部分空間クラスタリングを用いた自己教示学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-02-28
• タイトル: 部分空間クラスタリングを用いた自己教示学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Self-taught learning using subspace clustering
• 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: 神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University Graduate School of Engeneering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe Universit Graduate School of System infomatics
• 著者名: 東松, 信幸; 上原, 邦昭
• 著者名(英): Nobuyuki, Tomatsu; Kuniaki, Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Raina らの自己教示学習は，未知データに対して予測を行う際に，繰り返し計算を含む最適化を行う必要があり，計算コストが大きい．未知データに対する予測に必要な計算コストが大きい事は，その手法の実用化を考えた際に問題となる．本研究では．これを解決する手法として，自己教示学習に部分空間クラスタリングを使用する手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Raina's self-taught learning method needs iterative calculation and is computationally expensive during the prediction of unknown data. High computational cost is a problem in practical use. In this paper,we propose a self-taught learning method using subspace clustering as a solution to this problem.
• 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: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2011-MPS-82, 号 13, p. 1-6, 発行日 2011-02-28
• 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