| 講演名 | 2014-11-17 Online Direct Density-ratio Estimation under the Kullback-Leibler Loss , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Many machine learning problems, such as non-stationarity adaptation, outlier detection, dimensionality reduction, and conditional density estimation, can be effectively solved by using the ratio of probability densities. Since the naive two step procedure of first estimating the probability densities and then taking their ratio performs poorly, methods to directly estimate the density ratio from two sets of samples without density estimation have been extensively studied recently. However, these methods are batch algorithms that use the whole dataset to estimate the density ratio, and they are inefficient in the online setup where training samples are provided sequentially and solutions are updated incrementally without storing previous samples. In this paper, we propose an online version of a density ratio estimator based on the adaptive regularization of weight vectors (AROW). Through experiments on inlier-based outlier detection, we demonstrate the usefulness of the proposed method. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | online learning / density-ratio estimation / adaptive regularization of weight vectors / outlier detection |
| 資料番号 | IBISML2014-59 |
| 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) |
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| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | Online Direct Density-ratio Estimation under the Kullback-Leibler Loss |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / online learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / PLESSIS Marthinus Christoffel DU |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Complexity Science and Engineering, University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2014-11-17 |
| 資料番号 | IBISML2014-59 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 306 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |