レート歪み学習に基づくマイノリティ集合の分布推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-03-04
• タイトル: レート歪み学習に基づくマイノリティ集合の分布推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of Minority with Rate-Distortion Learning
• 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: 横浜国立大学工学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yokohama National University
• 著者名: 安藤, 晋
• 著者名(英): Shin, ANDO
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿は混合推定を基にしたデータベース中の例外的な事例集合を検出する手法を提案する．提案手法は全体からのダイバージェンスを最大となるような部分集合の分布を推定する．提案手法は代表事例や平均から遠い事例を例外とみなす従来手法と異なり特徴空間内での明示的な分離が困難な場合にも有効で テキスト分類と画像分類の実験において有望な結果を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper addresses the problem of detecting minority instances using mixture estimation. The proposed method maximizes the divergence between the distributions of the minority and the majory in the dataset. The proposed method is effective for detecting an atypi cal subset which overlaps with the majority. Good performances are observed in the text classification and image classification benchmarks.
• 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: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2007, 号 19(2007-MPS-063), p. 73-76, 発行日 2007-03-04
• 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