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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-11-26 15:00 ［ポスター講演］ノンパラメトリックe混合の推定 ○高野 健（早大）・日野英逸（筑波大）・赤穂昭太郎（産総研）・村田 昇（早大）  IBISML2015-59 |
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| 抄録 | （和） | 混合モデルは機械学習の様々な場面で,複雑な確率密度関数の近似や異なる情報源から発生した情報の統 合を目的として用いられる.情報幾何における典型的な混合モデルとして,KL ダイバージェンスから導かれる m 混 合と e 混合がある.m 混合は混合ガウス分布に代表されるような,要素分布の重み付き平均で表現される確率密度関 数を生成する一方,e 混合は指数型の確率密度関数が生成されるように要素分布を混合する.本稿ではこの e 混合に 注目し,要素分布がノンパラメトリックモデルである場合,すなわち,ノンパラメトリックモデルの e 混合の推定方 法を提案する.提案手法の応用として,利用者適合や転移学習といった状況を考え,データの水増しを目的とした推 定問題と判別問題を通して,提案アルゴリズムの有効性を示す. |
| （英） | Mixture modeling is one of the simplest ways to represent complicated probability density functions, and to integrate information from different sources. There are two typical mixtures in the context of information geometry, the m- and e-mixtures. This paper proposes a novel framework of non-parametric e-mixture modeling by using a simple estimation algorithm based on geometrical insights into the characteristics of the e-mixture. As numerical examples, transfer learning setup is considered. The experimental results show this framework works well for 2-dimensional Gaussian synthetic dataset and EEG real-world dataset. | |
| キーワード | （和） | 情報幾何 / 混合モデル / 転移学習 / 利用者適合 / / / / |
| （英） | Information Geometry / Mixture modeling / Transfer learning / User adoptation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-59, pp. 45-52, 2015年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2015-59 | |
| 発行日 | 2015-11-19 (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 | IBISML2015-59 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2015-11-25 - 2015-11-27 |
| 開催地（和） | つくば国際会議場 |
| 開催地（英） | Epochal Tsukuba |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2015) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2015-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ノンパラメトリックe混合の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Non-parametric e-mixture Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報幾何 / Information Geometry |
| キーワード(2)（和/英） | 混合モデル / Mixture modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 利用者適合 / User adoptation |
| 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） | 高野 健 / Ken Takano / タカノ ケン |
| 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） | 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho / アカホ ショウタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 昇 / Noboru Murata / ムラタ ノボル |
| 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 | 2015-11-26 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2015-59 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.45-52 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) |
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