| 講演名 | 2014-11-17 Regularized multi-task learning for multi-dimensional log-density gradient estimation , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Log-density gradient estimation is a fundamental statistical problem and it has various practical applications such as clustering and a measure for non-Gaussianity. A naive two-step approach of first estimating the density and then taking its log-gradient does not perform well because an accurate density estimate does not necessarily lead to an accurate log-density gradient estimate. To cope with this problem, a method to directly estimate the log-density gradient without density estimation was explored. However, even with the direct estimator, high-dimensional log-density gradient estimation is still challenging. In this paper, we propose to apply regularized multi-task learning to direct log-density gradient estimation and show its usefulness experimentally. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Multi-task learning / log-density gradient estimation |
| 資料番号 | IBISML2014-58 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2014/11/10(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 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Regularized multi-task learning for multi-dimensional log-density gradient estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Multi-task learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Ikko YAMANE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2014-11-17 |
| 資料番号 | IBISML2014-58 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 306 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |