| 講演名 | 1998/6/18 雑音抑制のための能動学習 杉山 将, 小川 英光, |
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| 抄録(和) | 学習者が自ら訓練データを選択できる状況では, 最適な汎化能力が得られる訓練データを選ぶことにより, 効率よく学習が行なえる.また, 訓練データに雑音が存在する場合は, 雑音の影響を最小に抑制できる訓練データを選ぶことも重要である.本論文では, 雑音の分散を最小にする追加訓練データの決定法を与える. |
| 抄録(英) | If we choose training data which provide the optimal generalization ability, we can carry out the learning effectively. In the presence of noise, it is also important to supress noise influence. In this paper, we give a training data selection method for minimizing the noise variance. |
| キーワード(和) | 能動学習 / 雑音抑制 / 汎化能力 / 訓練データ / 射影学習 / 射影追加学習 |
| キーワード(英) | active learning / incremental projection learning / noise supression / generalization ability / training data selection / projection learning |
| 資料番号 | NC98-21,HIP98-12 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/6/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 雑音抑制のための能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Active Learning for Nosie Surpression |
| 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） | 雑音抑制 / incremental projection learning |
| キーワード(3)（和/英） | 汎化能力 / noise supression |
| キーワード(4)（和/英） | 訓練データ / generalization ability |
| キーワード(5)（和/英） | 射影学習 / training data selection |
| キーワード(6)（和/英） | 射影追加学習 / projection learning |
| 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 | 1998/6/18 |
| 資料番号 | NC98-21,HIP98-12 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 128 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |