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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-03-13 15:50 Semi-supervised learning scheme using Dirichlet process EM-algorithm ○Tomoaki Kimura・Yohei Nakada（Waseda Univ.）・Arnaud Doucet（ISM）・Takashi Matsumoto（Waseda Univ.）  PRMU2008-251 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Learning with dataset which contains both labeled data and unlabeled data is often called semi-supervised learning problem. In the last decade, semi-supervised learning problem has become one of the important research problems in many fields. This article presents a novel semi-supervised learning scheme using Bayesian Maximum A Posteriori Expectation Maximization (MAP-EM) algorithm with Dirichlet process prior (stick-breaking representation). The proposed scheme enables us to estimate mixture model under unknown number of components and provides a simpler implementation than other implementations such as Markov Chain Monte Carlo (MCMC) implementations. Two examples of Gaussian mixture are examined to validate the proposed scheme. |
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| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | learning system / semi-supervised learning / Dirichlet process / stick breaking / EM / Gaussian mixture / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 484, PRMU2008-251, pp. 77-82, 2009年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2008-251 | |
| 発行日 | 2009-03-06 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2008-251 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2009-03-13 - 2009-03-14 |
| 開催地（和） | 東北工業大 |
| 開催地（英） | Tohoku Institute of Technology |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2009-03-PRMU |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semi-supervised learning scheme using Dirichlet process EM-algorithm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / learning system |
| キーワード(2)（和/英） | / semi-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | / Dirichlet process |
| キーワード(4)（和/英） | / stick breaking |
| キーワード(5)（和/英） | / EM |
| キーワード(6)（和/英） | / Gaussian mixture |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 智明 / Tomoaki Kimura / キムラ トモアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 洋平 / Yohei Nakada / ナカダ ヨウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Arnaud Doucet / Arnaud Doucet / Arnaud Doucet |
| 第3著者 所属（和/英） | ISM (略称： ISM) ISM (略称： ISM) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 隆 / Takashi Matsumoto / マツモト タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-03-13 15:50:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2008-251 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.484 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-03-06 (PRMU) |
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