| 講演名 | 2012-11-07 ハッシュ関数を用いたGaussian Process Regressionの高速化(第15回情報論的学習理論ワークショップ) 岡留 有哉, 中村 泰, 石黒 浩, |
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| 抄録(和) | Gaussian Process Regression(GPR)は非線形回帰を容易に扱うことのできる手法であるが,サンプルサイズの増加に伴い計算コストが増大する.このため,データセットを分解し,局所的に計算したGPRの推定結果を用いるLocal GPRなどの高速化手法が提案されている.しかし,Local GPRではローカルモデルを統合する過程が,単なる重み付き和となっており,分割前の確率モデルとは異なるモデルとなっている.本稿ではLocality-Sensitive HashingとProduct of Expertsの考え方を用い,GPRの高速な計算手法を提案する.提案手法を関数近似課題に適用し,計算コスト削減の効果を確かめた. |
| 抄録(英) | A Gaussian Process Regression (GPR) has ability to deal with a non-linear regression easily. However, the calculation cost increase as the sample size. Local GPR proposed in a recent year performs fast calculation for a GPR by dividing a dataset and constructing local models in each divided subspace. However, the integration procedure of local models is not based on a the original probabilistic model. In this paper, we propose a fast calculation method for a GPR by using a Locally-Sensitive Hashing and a Product of Experts model. We apply our proposed method to function approximation of an artificial data, and confirm the effect of reduction of the calculation cost. |
| キーワード(和) | ガウス過程回帰 / Locality-Sensitive Hashing / Product of Experts model |
| キーワード(英) | Gaussian Process Regression / Locality-Sensitive Hashing / Product of Experts model |
| 資料番号 | IBISML2012-55 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2012/10/31(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） | |
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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 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ハッシュ関数を用いたGaussian Process Regressionの高速化(第15回情報論的学習理論ワークショップ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Gaussian Process Regression using hash function |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ガウス過程回帰 / Gaussian Process Regression |
| キーワード(2)（和/英） | Locality-Sensitive Hashing / Locality-Sensitive Hashing |
| キーワード(3)（和/英） | Product of Experts model / Product of Experts model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡留 有哉 / Yuya OKADOME |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻 Department of Engineering Science, Osaka Unaiversity |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 泰 / Yutaka NAKAMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻 Department of Engineering Science, Osaka Unaiversity |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 石黒 浩 / Hiroshi ISHIGURO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻 Department of Engineering Science, Osaka Unaiversity |
| 発表年月日 | 2012-11-07 |
| 資料番号 | IBISML2012-55 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 279 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |