| 講演名 | 1999/11/26 バイアスを考慮した逐次型能動学習 杉山 将, 小川 英光, |
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| 抄録(和) | 教師付き学習における能動学習とは,高い汎化能力が獲得できるように入力信号を最適化する問題である.これまでに提案されてきた多くの能動学習法では,学習結果のバリアンスが最小になるように入力信号を設計している.即ち,学習結果のバイアスはゼロか無視できるくらい小さいと仮定している.本論文では,バイアスを考慮した能動学習法を与え,その有効性を計算機実験で示す. |
| 抄録(英) | The problem of designing input signals for optimal generalization in supervised learning is called active learning. In many active learning methods devised so far, the sampling location minimizing the variance of the learning results is selected. This implies that the bias of the learning results is assumed to be zero or small enough to be neglected. In this paper, we propose an active learning method with the bias reduction. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through computer simulations. |
| キーワード(和) | 汎化能力 / 能動学習 / 実験計画法 / 射影追加学習 / バイアス/バリアンス. |
| キーワード(英) | generalization capability / active learning / experimental design / incremental projection learning / bias/variance. |
| 資料番号 | NC99-56 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/11/26(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（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) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | バイアスを考慮した逐次型能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Incremental Active Learning in Consideration of Bias |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 汎化能力 / generalization capability |
| キーワード(2)（和/英） | 能動学習 / active learning |
| キーワード(3)（和/英） | 実験計画法 / experimental design |
| キーワード(4)（和/英） | 射影追加学習 / incremental projection learning |
| キーワード(5)（和/英） | バイアス/バリアンス. / bias/variance. |
| 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, 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, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1999/11/26 |
| 資料番号 | NC99-56 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 473 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |