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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-05 15:10
[ポスター講演]k-近傍交叉カーネルを用いたNadaraya-Watson回帰の高速近似計算法
伊東利雄濱田直希大堀耕太郎樋口博之富士通研IBISML2018-46
抄録 (和) 入出力をもつシステムにおいて,入出力の関係性を大量のデータから明らかにする方法としてノンパラメトリック回帰が知られている.特に,ガウスカーネルを用いたNadaraya-Watosonモデルにおいては,推定精度を高めるため,サンプルセットの各サンプル点の近傍を用いてカーネル関数の形状を決定する,$k$-近傍交叉カーネル回帰法が有効である.しかし推定計算を行う際に,すべてのサンプル点から作られたカーネル関数を使用するため,計算時間が長くなるという問題がある.そこで本報告では,推定計算の高速化を行うため,すべてのサンプル点から作られたカーネル関数を使用するのではなく,推定を行いたい点の近傍内にあるサンプル点から作られたカーネル関数のみを使用した近似計算による推定方法を提案する.本方法により,近似計算を行なわない従来の推定方法に対し,推定精度を落とすことなく高速に計算することが可能となり,計算時間が短縮されることを示す. 
(英) For a system with inputs and outputs, a nonparametric regression has been proposed to clarify the relationship between inputs and outputs from a large amount of data. To improve estimation accuracy for the Nadaraya-Watson regression which is one of the nonparametric regressions, the regression with $k$-nearest neighbor crossover kernel, in which the kernel function by using neighborhood for each sample point in a sample set is made, is an effective method. However, there is a problem that the calculation time for estimation of this regression is very long, because it is needed to use all kernel functions made for all sample points. In this paper, we propose an estimation method with a fast approximation by using a few selected kernel functions instead of all kernel functions. These kernel functions are those made for only sample points included in neighborhood with the point that we want to estimate for. By this estimation method with a fast approximation, we show that the calculation time for estimation is short, and the estimation accuracy for the proposed method does not degrade, compared to that for a conventional estimation method without approximation.
キーワード (和) 交叉カーネル / Nadaraya-Watson回帰 / 近傍 / 近似計算 / / / /  
(英) crossover kernel / Nadaraya-Watson regression / neighborhood / approximate calculation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-46, pp. 17-21, 2018年11月.
資料番号 IBISML2018-46 
発行日 2018-10-29 (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)
PDFダウンロード IBISML2018-46

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2018-11-05 - 2018-11-07 
開催地(和) 北海道民活動センター(かでる2.7) 
開催地(英) Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) k-近傍交叉カーネルを用いたNadaraya-Watson回帰の高速近似計算法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Fast Approximation of the Nadaraya-Watson Regression with the k-Nearest Neighbor Crossover Kernel 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 交叉カーネル / crossover kernel  
キーワード(2)(和/英) Nadaraya-Watson回帰 / Nadaraya-Watson regression  
キーワード(3)(和/英) 近傍 / neighborhood  
キーワード(4)(和/英) 近似計算 / approximate calculation  
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) 伊東 利雄 / Toshio Ito / イトウ トシオ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 濱田 直希 / Naoki Hamada / ハマダ ナオキ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大堀 耕太郎 / Kotaro Ohori / オオホリ コウタロウ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 樋口 博之 / Hiroyuki Higuchi / ヒグチ ヒロユキ
第4著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB)
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講演者
発表日時 2018-11-05 15:10:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2018-46 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.284 
ページ範囲 pp.17-21 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-IBISML-2018-10-29 


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