| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-05-26 15:20
投機的FilterとWrapperによるオンライン学習の高速化 ～ 高速次元選択法の検討 ～
大島龍二・○山内康一郎（北大）・大森隆司（玉川学園大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿ではonline次元選択を行うことにより，多次元入力パターンを少数サンプルで学習する手法を提案する．
一般に多次元入力データには無関係な変数や，冗長変数が含まれることが多い．このような場合，不要/冗長な次元を取り除かないと，学習機械は必要な情報と不要な情報との膨大な組合せを学習する必要に迫られる．この結果，正確な入出力関係を獲得するまでに長い学習時間を必要とするのが普通である．
だが，入力サンプルが非独立に発生することを仮定すると，これが高速に実現で
きる場合があることを示す．具体的にはバッチ型学習で注目されているSubset Selectionの手法であるFilterと Wrapperを複合的に使用することで，独立に生起しないサンプルに対して高速に次元選択が可能となる．いくつかの実験により本手法の有効性を確認した． |
| （英） |
Online learning machines are essential tool for real-time adaptive systems
such as autonomous robots.
However, if the input data include a large number of unrelated variables, the learning machine wastes a high computational power to complete the learning.
This is because, the learning machine needs a huge number of samples to
detect which variables are related to the desired outputs precisely.
To overcome this problem, we propose a quick online learning methods
using speculative filter and wrapper methods.
In this method, the system achieves quick online dimension selection and
learning even if the input samples are independent distributed samples. |
| キーワード |
（和） |
Filter / Wrapper / Online学習 / Instance Based Learner / / / / |
| （英） |
Filter / Wrapper / variable selection / Online learning / Instance based learner / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 79, NC2006-6, pp. 31-36, 2006年5月. |
| 資料番号 |
NC2006-6 |
| 発行日 |
2006-05-19 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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