ラベル付けされたグラフ上におけるオンライン予測
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概要
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分類問題とは,相互の類似度が定義された複数のアイテムが与えられた際にアイテムを幾つかの種類に分類する問題である.近年,2項分類問題がグラフ上のオンライン問題として定式化され盛んに研究が行われている.その問題の定義は次の通りである.重みなし無向グラフG=(V,E)(Vはn個の頂点の集合,Eは枝の集合である.)と各頂点のラベル付け{-1,+1}^nが入力として与えられる.事前に学習者はグラフの形状は知っているが,各頂点のラベルの値は知らない.学習者には任意の順番で頂点の名前が与えられ,その頂点のラベルの値を予測する.学習者の目的は予測を外す数を最小化することである.本発表では,我々の考案したアルゴリズムの予測を外す数が,Herbsterら(NIPS 2009)によって示された予測を外す数の上限を改良し,更に,Cesa-Bianchiら(COLT 2009)によって示された予測を外す数の下限の値に漸近的に一致することを示す.
- 2011-04-15
著者
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