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モーメンタム項を付加した Online Manifold Regularization
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181067
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181067486f8a25-fa41-46b7-b4f0-226bbc3d32a3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z79-1R-03.pdf (273.7 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | モーメンタム項を付加した Online Manifold Regularization | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東北大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東北大 | ||||||||||
| 著者名 |
大堀, 優
× 大堀, 優
× 徳山, 豪
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用する半教師あり学習は，限られたラベル付きデータしか得られない状況において，きわめて有用な学習方法である．一方，データを観測する度に学習器を更新するオンライン学習は，昨今の大規模データ解析の需要増加に伴い，再び重要視されている．本研究では，これら2つを組み合わせたオンライン半教師あり学習アルゴリズムを提案する．提案手法は，Goldbergらによって提案されたOnline manifold regularizationにモーメンタム項を付加し，学習の収束速度の向上を図る． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 613-614, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
