| 講演名 | 2011-01-24 階層ベイズモデルによるモデル適応(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) 麻生 英樹, |
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| 抄録(和) | モデル適応は,大量の学習データで構築した汎用モデルを,少量の適応用データによって個別の利用状況に適応させるプロセスである.代表的な事例としては,音声認識における音韻モデルの個人適応や環境適応,言語モデルのトピック適応やタスク適応などが挙げられる.モデル適応は,より一般に転移学習と呼ばれている学習問題の一種であり,マルチタスク学習と呼ばれる学習問題の一種とも考えられる.一方,階層べイズモデリングは,マルチタスク学習のための汎用的な手法として知られており,マーケティング,生態学,医療,教育等の多岐に亘る分野で,個体差やグループ差を考慮した対象や現象のモデル化に活用されている.本稿では,階層べイズモデルを用いたモデル適応について概観するとともに,状況依存な食事噌好のモデル化において,大量の仮想状況データと少量の現実状況データをあわせて用いる課題に適用して有効性を評価する. |
| 抄録(英) | Model adaptation is a process of modifying general model which is trained with large amount of training data to adapt a specific task/user using small amount of adaptation data regarding the task/user. Typical examples are acoustic model adaptation and language model adaptation for speech recognition systems. Model adaptation is a kind of transfer learning and multi-task learning. Bayesian hierarchical modeling is known as a general tool for multi-task learning and widely used in various areas such as marketing, ecology , medicine, education, etc. to model the heterogeneity of the phenomena. In this work, a model adaptation procedure using Bayesian hierarchical models is given and applied to the problem of preference modeling, where a model trained with large amount of virtual situation data is adapted to real situation. Experimental results with context-aware food preference data demonstrate effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | 階層べイズモデル / モデル適応 / 転移学習 / 噌好モデル |
| キーワード(英) | Bayesian hierarchical model / model adaptation / transfer learning / preference model |
| 資料番号 | NLP2010-140,NC2010-104 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2011/1/17(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層ベイズモデルによるモデル適応(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Adaptation with Bayesian Hierarchical Models |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 階層べイズモデル / Bayesian hierarchical model |
| キーワード(2)（和/英） | モデル適応 / model adaptation |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 噌好モデル / preference model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 麻生 英樹 / Hideki ASOH |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 発表年月日 | 2011-01-24 |
| 資料番号 | NLP2010-140,NC2010-104 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 387 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |