順序回帰のための高速な疎Bayes学習アルゴリズム

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概要

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順序回帰問題とは,多クラス分類問題のうち,クラス間に順序関係があるものである.順序回帰問題への疎なアプローチの一つとして,automatic relevance determination (ARD) 事前分布を用いたものが Chang らにより提案されている.これは Tipping により 2001 年に提案された,回帰問題と分類問題への疎なアプローチである relevance vector machine (RVM) と類似のものである.RVM は 2003 年に Tipping らによってより高速なアルゴリズムが提案され,欠点の一つであった計算量の問題を大きく改善した.本研究では,まず既存研究に比べて解析の容易なモデルを定義する.さらに,RVM に倣い,順序回帰問題の高速な疎学習アルゴリズムを提案する.また,既存モデルと同等以上の性能を保ちつつ,計算量が劇的に改善することを数値実験で示す.
2013-09-19

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