| 講演名 | 2004/9/4 アンサンブル学習 : 識別器の識別性能向上法および情報統合の数理(オーガナイズドセッション(1))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) 上田 修功, |
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| 抄録(和) | パターン認識システムでは,汎化性能の高い識別器の設計が重要となる.において、性能を向上させるには,識別器の汎化性能を向上させるための学習法と,識別に有効な特徴の選択法,および異種情報の効果的な融合法が重要課題となる.本稿では、アンサンブル学習という視点でこれらの問題を解決するための方法論について最新の研究も交えて解説する. |
| 抄録(英) | In patter recognition system, it is crucial to design a classifier with high generalization ability. Ensemble learning is one pronissing approach for the purpose. In this tutorial, representative ensemble learning methods are reviewed. Moreover, different information fusion methods are also explained as a new type of ensemble learning. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2004-79 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/9/4(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | アンサンブル学習 : 識別器の識別性能向上法および情報統合の数理(オーガナイズドセッション(1))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Ensemble Learning : Information Fusion for Improving Classifiers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 修功 / Naonori UEDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation |
| 発表年月日 | 2004/9/4 |
| 資料番号 | PRMU2004-79 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 291 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |