講演名 1998/10/24
三角多項式モデルを用いた訓練データの最適設計
杉山 将, 小川 英光,
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抄録(和) 三角多項式モデルに対して, 最適な汎化能力を得るために教材が満たすべき必要十分条件を与える.そしてこの条件を満たす教材を用いれば, 最適な汎化能力が得られるだけでなく, 学習を行なうために必要な記憶容量と計算量が共に軽減されることを示す.また, この条件を満たす教材は無限に存在するので, その中でもより記憶容量と計算量を軽減できる教材の設計法を与える.最後に, この設計法の有効性を計算機実験で示す.
抄録(英) A necessary and sufficient condition of a set of training data that provides the optimal generalization capability in a trigonometric polynomial model is derived. In addition to provide the optimal generalization capability, training sets which satisfy the condition also reduce memory usage and computational complexity required for learning. There are infinitly many training sets which satisfy the condition. A selection method of training sets which further reduce both memory usage and computational complexity is presented. Finally, effectiveness of the proposed method is confirmed through computer simulations.
キーワード(和) 能動学習 / 訓練データ設計 / 汎化能力 / 射影学習 / 三角多項式モデル / 擬似直交基底
キーワード(英) active learning / training data selection / generalization capability / projection learning / trigonometric model / pseudo orthgonal basis
資料番号 NC98-50
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1998/10/24(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 三角多項式モデルを用いた訓練データの最適設計
サブタイトル(和)
タイトル(英) Training Data Selection for Optimal Generalization in a Trigonometric Polynomial Model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 能動学習 / active learning
キーワード(2)(和/英) 訓練データ設計 / training data selection
キーワード(3)(和/英) 汎化能力 / generalization capability
キーワード(4)(和/英) 射影学習 / projection learning
キーワード(5)(和/英) 三角多項式モデル / trigonometric model
キーワード(6)(和/英) 擬似直交基底 / pseudo orthgonal basis
第 1 著者 氏名(和/英) 杉山 将 / Masashi SUGIYAMA
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学 大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology.
第 2 著者 氏名(和/英) 小川 英光 / Hidemitsu OGAWA
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学 大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology.
発表年月日 1998/10/24
資料番号 NC98-50
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 365
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日