講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-12 14:30
Generalized Subclass Method for Multi-label Classification ○Batzaya Norov-Erdene・Mineichi Kudo(Hokkaido Univ.) PRMU2017-74 |
抄録 |
(和) |
医療診断、Web ページアノテーション、画像アノテーションなど、マルチラベル分類(MLC)の問題が増えつつある。これらのデータは、時々刻々様々な状況で収集されるため、データ数、特徴数、クラス(ラベル) 数などが非常に大きく、メモリや計算時間の制限から従来のアルゴリズムでは対応できない。本研究では、一つの大規模問題を適切な個数の中・小規模問題に分けることによって、この規模の問題の解決を計る。 |
(英) |
Multi-label classification (MLC) problems are emerging in medical diagnosis, web page annotation, image annotation, etc. Due to the nature of their source data, mostly data being collected time to time, the problem size such as the number of data, the number of features, and the number of classes (labels), becomes so large that conventional algorithms cannot be applied in the limitation of memory and computation time. We solve this scale problem by dividing a large-scale problem into a reasonable number of medium- or small-scale problems. |
キーワード |
(和) |
マルチラベル分類 / 部分クラス法 / / / / / / |
(英) |
Multi-label Classification / Subclass method / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-74, pp. 67-72, 2017年10月. |
資料番号 |
PRMU2017-74 |
発行日 |
2017-10-05 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2017-74 |