| 講演名 | 2004/10/12 学習アルゴリズムの幾何学構造(<特集>SMAPIPチュートリアル) 村田 昇, |
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| 抄録(和) | 機械学習においては,対象とする問題をどのような枠組みでとらえてモデル化するかが重要であると同時に,想定したモデルの中で最適解をどのようにして求めるかという学習アルゴリズムが重要な役割を担っている.機械を確率モデルに対応づけて,モデルとアルゴリズムの関係を確率分布の空間の中で幾何学的にとらえる情報幾何学の考え方は,複雑なアルゴリズムの働きを理解するため役立つことが多い.EMアルゴリズム,ブースティング,バギングといったアルゴリズムを取り上げ,これらのアルゴリズムが幾何学的にどのように理解されるかについて紹介する. |
| 抄録(英) | In the machine learning, it is quite important how to model target problems, and also how to construct efficient algorithms in order to obtain optimal solutions. The concept of information geometry, in which geometrical structures of stochastic models are considered based on differential geometry, helps us to understand the mechanism of learning algorithms. In this article, geometrical understandings of learning algorithms are discussed, such as EM algorithm, boosting, bagging. |
| キーワード(和) | 情報幾何 / EMアルゴリズム / ブースティング / バギング |
| キーワード(英) | information geometry / EM algorithm / boosting / bagging |
| 資料番号 | NC2004-77 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2004/10/12(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 学習アルゴリズムの幾何学構造(<特集>SMAPIPチュートリアル) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Geometrical Structure of Learning Algorithms |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報幾何 / information geometry |
| キーワード(2)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | ブースティング / boosting |
| キーワード(4)（和/英） | バギング / bagging |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村田 昇 / Noboru MURATA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部 Waseda University |
| 発表年月日 | 2004/10/12 |
| 資料番号 | NC2004-77 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 349 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |