クラスタリングに基づく局所的半教師付きガウス過程同帰(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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グラフを用いた半教師付き学習はほとんど分類問題に適用され,回帰に対する提案は少ない.半教師付き平滑仮説によれば,グラフも回帰問題に役立てることができ,出力値の間の類似性を反映するために用いることができる.本稿では,グラフベースの半教師付きガウス過程回帰アルゴリズムを提案する.本手法は,ラベルありデータとラベルなしデータに基づいて構築される隣接グラフをガウス過程に組み入れて,半教師付き回帰の訓練モデルと予測分布を導くものである.ガウス過程の計算では,共分散行列の逆行列を必要とするため,大きなデータセットに対して多大な計算量がかかる.この問題を解決するために,クラスタリングの枠組みを導入する.具体的には,クラスタリングを利用して,入力集合を分割して各部分集合で個別に回帰を行うようにしている.評価実験により,本手法は既存の手法と比較して高い性能を示し,クラスタリングの利用により計算効率がよくなることが確認できた.
- 2012-10-31
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