逆伝播を持つ有向グラフ上でのラベル伝播を用いた半教師付き学習

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-03-15
• タイトル: 逆伝播を持つ有向グラフ上でのラベル伝播を用いた半教師付き学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Label Propagation on Directed Graph with Backoff Process
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 神戸大学大学院自然科学研究科
• 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 Science & Technology, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者名: 泉谷暁彦; 上原, 邦昭
• 著者名(英): Akihiko, Izutani; Kuniaki, Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: グラフを用いた半教師付き学習のほとんどは，無向グラフをデータ構造として扱ったものであり 有向グラフを扱ったものは少ない．それは，有向グラフでは，到達性の検証が無向グラフと比べて困難なためである．本研究では，有向グラフに逆伝播を持つ辺を導入し，グラフ上でのラベル伝播を利用した分類手法を提案する．この手法は，グラフが全連結でさえあれば到達性が保障されるうえ，グラフの構築に大きな計算量を必要としないため，データの更新にも強いアルゴリズムである．また さらなる精度向上のため，半教師付き学習で用いられるCo-Training の枠組みを，ラベル伝播を用いた本手法に拡張する．公開データセットによる評価実験では，本手法は既存の手法と比較して高い性能を実証でき，Co-Training の利用により精度向上することが確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Existing Graph-based Semi-Supervised methods mostly use undirected graphs, because directed graphs may produce unreachable nodes. In this paper, we introduce a directed graph with propagation of backward direction (backoff process). We also propose a label propagation algorithm. Our algorithm supports reachability of weakly connected directed graphs.Furthermore, it has a low computational cost for constructing graphs. Finally, we extend our Graph-Based method to Co-Training framework for accuracy improvement. In some experiments,we obtained encouraging results.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 49, 号 SIG4(TOM20), p. 57-65, 発行日 2008-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会