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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-11-17 17:00 ［ポスター講演］Unweighted graphに対する機械学習の限界と可能性 ～ Random geometric graphの観点から ～ ○寺田吉壱（NICT）・Ulrike von Luxburg（Univ. of Hamburg）  IBISML2014-42 |
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| 抄録 | （和） | Ordinal embeddingとは，対象間の非類似度の順序情報（$distance(i,j) < distance(k,l)$）のみが与えられた際に，与えられた情報を可能な限り再現するように対象を$p$次元のEuclid空間に埋め込む問題である．Facebookのfriend networkのような非重み付きグラフ (unweighted graph) が潜在的に幾何的な構造をもっていると考えれば，ordinal embeddingにより頂点をグラフの構造を保持して$p$次元空間に埋め込むことができる．本発表では，この問題に対して，tuning parameterを必要としない新たな方法を提案する．次に，非重み付きグラフが潜在的なEuclid座標の近接情報によって構成されているとした際に，局所的な順序情報である$(0,1)$-値近接行列のみから背後の座標を再現できるかという挑戦的な問題を考える．この問題に対して肯定的な解を与える事ができれば，非重み付きグラフが従来の多変量データに対する機械学習に必要な情報を保持していると考えられる．そこで，random geometric graphの観点からこの問題に対して解を与える事で，非重み付きグラフに対する機械学習の限界と可能性を示す． |
| （英） | We study the problem of ordinal embedding: given a set of ordinal constraints of the form $distance(i, j) < distance(k, l)$ for some quadruples $(i, j, k, l)$ of indices, the goal is to construct a point configuration $hat{bm{x}}_1,dots,hat{bm{x}}_n$ in $mathbb{R}^p$ that preserves these constraints as well as possible. Our first contribution is to suggest a simple new algorithm for this problem, Soft Ordinal Embedding (SOE). SOE does not have any parameters that need to be tuned. As our second contribution we prove that in the large sample limit it is enough to know ``local ordinal information" in order to perfectly reconstruct a given point configuration. This result shows the possibilities and limitations of machine learning on unweighted graphs from the viewpoint of random geometric graph theory. | |
| キーワード | （和） | Ordinal embedding / Graph embedding / 一致性 / / / / / |
| （英） | Ordinal embedding / Graph embedding / Consistency / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-42, pp. 57-64, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-42 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2014-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Unweighted graphに対する機械学習の限界と可能性 |
| サブタイトル（和） | Random geometric graphの観点から |
| タイトル（英） | Possibilities and limitations of machine learning on unweighted graphs |
| サブタイトル（英） | From the viewpoint of random geometric graph theory |
| キーワード(1)（和/英） | Ordinal embedding / Ordinal embedding |
| キーワード(2)（和/英） | Graph embedding / Graph embedding |
| キーワード(3)（和/英） | 一致性 / Consistency |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 寺田 吉壱 / Yoshikazu Terada / |
| 第1著者 所属（和/英） | 独立行政法人 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Ulrike von Luxburg / Ulrike von Luxburg / |
| 第2著者 所属（和/英） | University of Hamburg (略称： Univ. of Hamburg) University of Hamburg (略称： Univ. of Hamburg) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-11-17 17:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-42 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.57-64 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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