スペクトル理論を用いた学習アルゴリズムについて

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1996-05-14
• タイトル: スペクトル理論を用いた学習アルゴリズムについて
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A LEARNING ALGORITHM USING SPECTRUM THEORY
• 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: （株）東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
• 著者所属: （株）東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Systems & Software Engineering Laboratory, Research & Development Center, Toshiba Co.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Systems & Software Engineering Laboratory, Research & Development Center, Toshiba Co.
• 著者名: 園原, ひかる; 月本, 洋
• 著者名(英): Hikaru, Sonohara; Hiroshi, Tsukimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 従来，数値データからの学習や予測をする方法として，線形回帰分析などが用いられてきた．我々は，少ない学習事例で精度良く予測できる非線形回帰分析を検討してきた．ブール関数の研究において，多重線形関数のフーリエ解析がスペクトル理論と呼ばれて研究されている．この多重線形関数の定義域は[0，1]で値域は実数である．Linialはそのスペクトル理論に基づく学習アルゴリズムを提案した．我々はそのスペクトル理論の定義域を[0，1]に拡張し，それを用いた学習アルゴリズムを考案した．本論文では，この学習アルゴリズムをLinialのアルゴリズムと比較実験し，この学習アルゴリズムが有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As learning and prediction methods from numerical data, for example, linear regression analysis has been used. We have been studying non-linear regression analysis algorithms. In 1993, Linial presented a learning algorithm based on spectrum theory (Fourier analysis for Boolean functions). In this paper, we extend the spectrum theory and the learning algorithm to continuous domains in order to deal with numerical data. We experimentally confirm that the extended algorithm works well compared with Linial's algorithm.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1996, 号 36(1996-ICS-104), p. 1-8, 発行日 1996-05-14
• 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