| 講演名 | 1997/5/23 データ補正の教師無し学習 : 砂時計型ネットは何を学習しているのか 平岡 和幸, 吉澤 修治, |
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| 抄録(和) | ノイズののった観測値から,真値の満たす関係を推測し,観測値を補正する問題を扱う.この間題は,入力と模範出力の両方にノイズののった例題に基く学習(変数誤差モデル)ともみなせる.本研究では,砂時計型ネットに恒等写像を学習させることと,この問題に対する最尤推定とが等価なことを指摘する.また,砂時計型ネットは,多価関数を扱うことができるものの,平面(超平面)と同相な曲面(多様体)しか表現できないという限界がある.そのため,例えば球面のような閉曲面を学習させようとすると無理が生じる.砂時計型ネットを多重化し,Mixture of Expertsの形にすれば,広いクラスの多価関数を表現できるようになる. |
| 抄録(英) | We treat a problem to estimate a relation among true values from noisy data, and correct the data using the estimated relation. It is also regarded as a learning problem for the case that both inputs and outputs of examples are noisy (errors-in-variables model). The equivalence between the maximum likelihood estimate for this problem and the autoassociative learning of the sandglass network is pointed out. The sandglass network can treat multi-valued functions. However, it is able to express only surfaces (manifolds) which are homeomorphic to the plane (hyperplane). Thus the learning of closed surfaces like the sphere is hard for it. We multiply the sandglass network and construct the mixture-of-experts type network, which is able to express a broad class of multi-valued functions. |
| キーワード(和) | 砂時計型ネット / 恒等学習 / データ補正 / 変数誤差モデル / Mixture of Experts / 非線形主成分分析 |
| キーワード(英) | sandglass network / data correction / autoassociative learning / errors-in-variables model / mixture of experts / nonlinear principal components analysis |
| 資料番号 | NC97-4 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/5/23(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データ補正の教師無し学習 : 砂時計型ネットは何を学習しているのか |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised Learning of Data Correction : What Do Sandglass Networks Learn? |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 砂時計型ネット / sandglass network |
| キーワード(2)（和/英） | 恒等学習 / data correction |
| キーワード(3)（和/英） | データ補正 / autoassociative learning |
| キーワード(4)（和/英） | 変数誤差モデル / errors-in-variables model |
| キーワード(5)（和/英） | Mixture of Experts / mixture of experts |
| キーワード(6)（和/英） | 非線形主成分分析 / nonlinear principal components analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平岡 和幸 / Kazuyuki HIRAOKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学工学系情報工学 Department of Information Engineering, University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉澤 修治 / Shuji Yoshizawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学工学系情報工学 Department of Information Engineering, University of Tokyo |
| 発表年月日 | 1997/5/23 |
| 資料番号 | NC97-4 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 69 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |