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アイテム
多クラス識別問題におけるオンライン学習のための厳密なPAアルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/140140
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1401403d50f3e4-dcf4-45a9-ba80-676431995d86
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | National Convention(1) | |||||
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公開日 | 2010-03-08 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 多クラス識別問題におけるオンライン学習のための厳密なPAアルゴリズム | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Exact PA Algorithms for online learning on multi-class classification problem | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
資源タイプ | conference paper | |||||
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東京大学 | ||||||
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The University of Tokyo | ||||||
論文抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 多くの機械学習ではデータ全体に対して1つの最適な関数を求めるため,大量のデータに対して学習を行う際に計算コストの面から困難が生じる場合があるが,オンライン学習法は,データを1つずつ受け取りながら逐次的に識別関数を学習していく手法であり,低い計算コストで学習可能である.Crammerらによって提案されたPassive-Aggressiveアルゴリズム(PAアルゴリズム)は代表的なオンライン学習アルゴリズムであるが,多クラス識別問題においては,厳密なPAアルゴリズムの枠組みから外れた近似解法が用いられてきた.本研究は本来のPAアルゴリズムの厳密解をサポートクラスという概念を用いて導出し,これらに基づく識別関数の更新を効率的に行う為のアルゴリズムを提案する.この手法に対する文書分類や手書き文字認識の実験を行い,既存のPAアルゴリズムより精度が高く,SVM(Support Vector Machines)に比べ同程度の精度をより高速に実現することを確認した. | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||
書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第72回, 号 人工知能と認知科学, p. 467-468, 発行日 2010-03-08 |
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出版者 | ||||||
言語 | ja | |||||
出版者 | 情報処理学会 |