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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-13 15:45
[ポスター講演]乗法カーネルモデルを用いた二乗損失相互情報量の計算効率の良い推定法
坂井智哉杉山 将東工大
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抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) emph{Squared-loss mutual information} (SMI) is a robust measure of statistical dependence between random variables.
The sample-based SMI approximatorcalled emph{least-squares mutual information} (LSMI) was demonstrated to be useful in solving various machine learning tasks such as dimension reduction, clustering, and causal inference. The original LSMI approximates the pointwise mutual information
using the kernel model, which is a linear combination of kernel basis functions located on emph{paired} data samples. Although LSMI was proved to achieve the optimal approximation accuracy in the limit of large sample size, its approximation capability is limited when the sample size is small due to lack of kernel basis functions. Increasing the number of kernel basis functions can mitigate this weakness, but a naive implementation of this idea significantly increases the computation costs.
In this paper, we show that the computational complexity of LSMI with the emph{multiplicative} kernel model, which locates kernel basis functions on emph{unpaired} data samples and thus the number of kernel basis functions is the sample size squared, is the same as that for the plain kernel model. We experimentally demonstrate that LSMI with the multiplicative kernel model is more accurate than that with plain kernel models in small sample cases, with only mild increase in computation time.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) squared-loss mutual information / least-squares mutual information / density ratio estimation / multiplicative kernel models / independence test / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-53, pp. 131-137, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-53 
発行日 2013-11-05 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2013-11-10 - 2013-11-13 
開催地(和) 東京工業大学 蔵前会館 
開催地(英) Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan 
テーマ(和) 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル 
テーマ(英) The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 乗法カーネルモデルを用いた二乗損失相互情報量の計算効率の良い推定法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Computationally Efficient Estimation of Squared-loss Mutual Information with Multiplicative Kernel Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / squared-loss mutual information  
キーワード(2)(和/英) / least-squares mutual information  
キーワード(3)(和/英) / density ratio estimation  
キーワード(4)(和/英) / multiplicative kernel models  
キーワード(5)(和/英) / independence test  
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) 坂井 智哉 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2013-11-13 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-53 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.131-137 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2013-11-05 


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