講演名 2005-02-24
情報量基準に基づく区分的関数あてはめによる写像学習(学習理論とパターン認識メディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
上江洲 吉美, 中村 恭之, 和田 俊和,
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抄録(和) 入出力間の写像を求める方法は, ロボットの制御やパターン認識, カメラのキャリブレーションなど様々な場面で必要となる根本的技術である.そこで我々は非線形写像を学習するアルゴリズムPaLM-treeを提案した.この手法は, 入力空間を複数の領域に分割し, 領域毎に線形な写像を求める線形回帰木の持ついくつかの問題点を解決した手法である.しかしこのアプローチでは, 複雑な写像を学習する場合に分割が細かくなりすぎ, 汎化性能が劣るという問題点があった.そこで本稿では, 汎化性能が高くなるようにPaLM-Treeを改良した手法について報告する.この手法では, 領域毎に異なる次数をもつ多変数多項式を当てはめる, 非線形回帰木を作成する.このとき, 回帰木のノードで情報量基準を計算することにより, 空間の分割位置と当てはめる関数の次数を決定する.人工データ・実データを用いた実験を通して, 提案手法の有効性について検討した結果についても報告する.
抄録(英) In the previous work, we proposed the "PaLM-Tree" which is a kind of linear regression tree. It improves some drawbacks which the conventional linear regression tree method have. When it is applied for estimating a complex nonlinear mapping, it splits the input space into too much regions. In such case, the generalization performance of the PaLM-tree tends to be worse. In order to improve the generalization performance of the PaLM-tree, we proposed a MDL-based nonlinear regression tree. Instead of using linear regression functions, this method uses polynomial functions. Furthermore, it utilizes MDL criterion to decide the degree of polynomial and the splitting points. Through the experiments on function estimation problems including artifial data and actual data, we confirmed the advantages of the proposed method.
キーワード(和) 非線形回帰木 / MDL基準
キーワード(英) PaLM-tree / Nonlinear regression tree / MDL criterion
資料番号 NLC2004-99,PRMU2004-181
発行日

研究会情報
研究会 NLC
開催期間 2005/2/17(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 Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 情報量基準に基づく区分的関数あてはめによる写像学習(学習理論とパターン認識メディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) MDL-based nonlinear regression tree
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 非線形回帰木 / PaLM-tree
キーワード(2)(和/英) MDL基準 / Nonlinear regression tree
第 1 著者 氏名(和/英) 上江洲 吉美 / Yoshimi UEZU
第 1 著者 所属(和/英) 和歌山大学システム工学研究科
Department of Computer and Communication Science, Wakayama University
第 2 著者 氏名(和/英) 中村 恭之 / Takayuki NAKAMURA
第 2 著者 所属(和/英) 和歌山大学システム工学研究科
Department of Computer and Communication Science, Wakayama University
第 3 著者 氏名(和/英) 和田 俊和 / Toshikazu WADA
第 3 著者 所属(和/英) 和歌山大学システム工学研究科
Department of Computer and Communication Science, Wakayama University
発表年月日 2005-02-24
資料番号 NLC2004-99,PRMU2004-181
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 667
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日