近傍事例集合の分布密度を用いたMultiple-Instance学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-09-04
• タイトル: 近傍事例集合の分布密度を用いたMultiple-Instance学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Multiple Instance Learning by distribution density of neighbor sets of instances.
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者名: 川村, 俊樹; 上原, 邦昭
• 著者名(英): TOSHIKI, KAWAMURA; KUNIAKI, UEHARA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 通常の教師あり学習では事例とラベルが一対一に対応づけられているが，現実のアプリケーションでは，一対一のラベル付けが不可能な場合がある．このような問題に対処するために，事例の集合にのみラベルを付与する学習問題がMultiple-Instance学習である．Multiple-Instance学習は，個々の事例にラベルが付与されていないため，通常の教師あり学習よりあいまいな表現が可能である，逆に分類は困難な問題となる．本稿では，この問題を解くために既存のMultiple-Instance学習手法を組み合わせて，重み付けとアンサンブルを用いた手法を提案する．重みは近傍の正例集合密度から計算し，アンサンブルは，各正例集合ごとに，正例集合の事例と全ての負例集合の事例から作られる弱学習器によって行う．最後に，人工データとベンチマークデータセットによって提案手法の特徴を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In traditional supervised learning, a learning algorithm receives a training set which consists of individually labeled examples. But in real application, the teacher cannot always label an individual instance. In Multiple-Instance learning, the teacher labels examples that are sets of instances. Although this learning problem is harder than traditional supervised learning, Multiple-Instance problems is lager than supervised ones. In this paper, we propose an en semble of weighted instance learners. Our method calculates these weights by the density of neighbor positive sets and constructs an ensemble by applying weak learners trained from each positive set. We present experimental results on artificial data and benchmark datasets.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2007, 号 86(2007-MPS-066), p. 65-68, 発行日 2007-09-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会