能動学習における決定境界の安定性の検討(学習法,統計推理,データベース,一般)
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概要
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教師あり学習において,ラベル付けの手間を省き学習機械の性能を効率的に向上させるための技術として,能動学習の研究が進んでいる.既存の能動学習戦略のアプローチは,主にexploitation(活用)とexploration(探索)の2種類に大別されるが,それぞれ一長一短があり使い分けが必要であると言われる.両者を使い分ける手法が既存研究として幾つか挙げられるが,アルゴリズムが複雑であるなどの欠点をもつ.我々の目的はサポートベクターマシンを用いた能動学習において,学習の進捗度合に対して戦略を流動的にとりexploitationとexplorationの境目を無くすことで更なる学習の効率化を実現することである.本研究では,学習の進行によって起こるサポートベクターの変化に着目した決定境界の安定性を示す尺度を提案する.また,angle diversity法と呼ばれる既存の能動学習戦略の性能を様々なベンチマークを用いて評価し,この手法を用いた柔軟な学習戦略を構築するための検討を行った.
- 2012-03-05
著者
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橋本 和夫
東北大学大学院情報科学研究科
-
橋本 和夫
国際電信電話株式会社研究所
-
和泉 勇治
東北大学大学院情報科学研究科
-
橋本 和夫
Kddi米国研究所
-
橋本 和夫
Kdd
-
橋本 和夫
知識情報処理グループ・リーダ
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橋本 和夫
Kddi研
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橋本 和夫
東北大学大学院 情報科学研究科
-
高橋 洸
東北大学大学院情報科学研究科
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