@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216566,
 author = {牧野, 寛也 and 北, 栄輔},
 issue = {20},
 month = {Feb},
 note = {確率的スキーマ貪欲法 (Stochastic Schemata Exploiter，SSE) は進化的計算手法の一つである．多くの進化的計算手法と同様 SSE の遺伝子はバイナリ値で表現されるが，ハイパーパラメータ最適化に応用しようとすると離散値やラベル値も表現しうるべきである．そこで，初期集団生成，スキーマ抽出，個体生成，突然変異，および世代交代についてアルゴリズムを拡張する．拡張したアルゴリズムを用いて，アンサンブル手法の一種であるスタッキングモデルを最適化する．構造を制御する変数であるモデルシンボルを導入し，シンボルを他のハイパーパラメータと同様に扱うことで，スタッキングの構造とハイパーパラメータを同時に最適化する．数値実験により，SSE は既存手法と比較して高い性能を持つことを確認する．また，プロセスの可視化を行い，本来ブラックボックスである最適化の過程を理解しやすくする．},
 title = {確率的スキーマ貪欲法を用いた自動機械学習},
 year = {2022}
}