WEKO3
アイテム
制限ボルツマンマシンを用いた欠損のあるデータ集合の学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229709
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229709cb608009-f8e4-45d6-9835-48b462bae805
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-4M-01.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 制限ボルツマンマシンを用いた欠損のあるデータ集合の学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 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 | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者名 |
関本, 快士
× 関本, 快士
× 安田, 宗樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 通常の機械学習は基本的に一切の欠損がないデータを必要とするが、欠損を含んでいる場合も多く存在する。データが欠損している場合、例えば欠損を含むデータを学習から省くか、何らかの方法で欠損を補完するといった作業が必要となる。前者の場合はデータ数の削減を、そして後者の場合は偽りの情報を学習データに付加してしまう可能性がある。この問題を解決するために、制限ボルツマンマシンを用いて、欠損部を隠れ変数と見なし周辺化消去する学習法が提案されている。本研究は、先行研究の学習法を数理統計的なアプローチで理論的に改良し、より高性能な学習法を提案する。提案アルゴリズムの有効性を数値実験を通して検証する。 | |||||||||
| 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 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 363-364, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
