ロジスティック回帰モデルを組み合わせた順序回帰モデルと高速な疎Bayes学習(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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順序回帰問題の一般的な解法では,ノイズが付加された入力を数直線上に配置し,閾値を設けて属する範囲毎に観測ラベルが一意に決まるモデルを使用する.この尤度はプロビット関数の差の積となり,対数尤度の微分を用いるような解析が複雑になる問題があった.本発表では,真のラベルに対する観測ラベルが確率的に変化するモデルを導入する.具体的にはロジスティック回帰モデルの組み合わせで表現する.このモデルは既存モデルに比べて解析が容易であることがわかった.また,このモデルに対してAutomatic Relevance Determination(ARD)事前分布を用いた際,従来は困難であった高速な学習法の導出が可能となることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-10-31
著者
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