お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2020年7月開催)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2012-06-19 10:00
パラメトリック計画法を用いたS3VMの最適化手法に関する一考察
小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大IBISML2012-1
抄録 (和) 半教師有り学習の目的はラベル無しインスンタンスを利用してラベル有りインスタンスのみを用いた場合よりも汎化性能のよい分類器を作成することである.
Semi-Supervised Support Vector Machine
(S3VM)は半教師有り学習の文脈で使えるようにSVMを拡張した分類アルゴリズムである.
S3VMの学習は組み合わせ最適化問題や非凸最適化問題として定式化される.
小規模な問題を除きS3VMの大域的最適解を見つけるのは困難であるため,
S3VM研究の目的はアニーリングなどの探索ヒューリスティクスを用いてよい局所最適解を見つけることである.
本稿ではパラメトリック計画法をS3VMに導入して局所最適解を求める新しいアルゴリズムを提案する.
本稿の主な貢献は、S3VMの局所最適解の必要十分条件の導出し,
その条件を利用して局所最適解のパスを計算するアルゴリズムを提案することである.
これにより, ラベル無しインスタンスの影響を徐々に増やしていく際の局所最適解のパスを計算することが可能となる.
提案アルゴリズムはよい局所最適解を見つけられることが実験的に確認されたが,
これは提案法が無限小ステップのアニーリングと解釈できるためと推測される.
また, 提案アルゴリズムを用いると, ラベル無しインスタンスの影響を制御するためのモデル選択を安定的かつ効率的に行うことができる.
本稿ではこれらの利点を数値実験によって例証する. 
(英) The goal of semi-supervised learning is to incorporate unlabeled instances as well as labeled ones for improving classification performance to unseen data.
Semi-supervised SVM
(S3VM) is an SVM-like classification algorithm for semi-supervised learning scenario.
The problem of learning S3VM is formulated either as a hard combinatorial optimization problem or a non-convex optimization problem.
Since the global optimal solution of ${\rm S^3VM}$ is difficult to find except for small problems,
the practical goal of S3VM studies is to develop an algorithm that can find good local optimal solutions using heuristic search techniques such as deterministic annealing.
In this report we introduce a parametric programming approach to
S3VM.
The main contribution of this paper is to derive the necessary and sufficient conditions of a local optimal solution of S3VM,
and to develop an algorithm that can compute a path of local optimal solutions that always satisfy the local optimality conditions
when the effect of unlabeled instances are gradually increased.
The proposed algorithm empirically produces better local optimal solutions possibly because homotopy approach offers similar advantage as deterministic annealing with infinitely small steps.
Moreover, our approach allows stable
and efficient model selection for controlling the influence of unlabeled instances .
We experimentally demonstrate the usefulness of the proposed method.
キーワード (和) 半教師あり学習 / Semi-Supervised SVM / パラメトリック計画法 / / / / /  
(英) Semi-Supervised learning / Semi-Supervised SVM / Parametric Programing / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 83, IBISML2012-1, pp. 1-8, 2012年6月.
資料番号 IBISML2012-1 
発行日 2012-06-12 (IBISML) 
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)
査読に
ついて
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.
PDFダウンロード IBISML2012-1

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2012-06-19 - 2012-06-20 
開催地(和) 京都キャンパスプラザ 
開催地(英) Campus plaza Kyoto 
テーマ(和) 機械学習一般とその応用 
テーマ(英) General topics on machine learning and its application 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2012-06-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) パラメトリック計画法を用いたS3VMの最適化手法に関する一考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on an optimization algorithm for semi-supervised SVM using parametric programing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 半教師あり学習 / Semi-Supervised learning  
キーワード(2)(和/英) Semi-Supervised SVM / Semi-Supervised SVM  
キーワード(3)(和/英) パラメトリック計画法 / Parametric Programing  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 晃平 / Kohei Ogawa / オガワ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2012-06-19 10:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2012-1 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.83 
ページ範囲 pp.1-8 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2012-06-12 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会