講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-11-27 14:00
[ポスター講演]ガウシアンプロセスカーネル法による非線形テンソル学習およびマルチタスク学習への応用 ○金川平志郎・鈴木大慈(東工大) IBISML2015-89 |
抄録 |
(和) |
低ランクテンソル推定は複数のデータソース間の高次の関係性を学習する方法として,マルチタスク学習,
推薦システム,時空間解析など様々な問題に応用されている.低ランクテンソルを推定する代表的な手法として,線
形のモデルを仮定した凸最適化に基づく手法がよく用いられる.しかし,このような線形な凸最適化手法は,データ
に潜む非線形性の記述が難しいという実用的問題や,デザインへの強凸性の仮定のような強い仮定が必要であるとい
う理論的問題がある.本研究では,線形モデルを再生核ヒルベルト空間での問題に拡張し,特にガウシアンプロセス
事前分布を用いたベイズ法に基づく手法を提案し,その収束レートを制限強凸性のような条件を仮定せずに示す.ま
た提案手法を実データに対するマルチタスクラーニングへと適用し,既存の線形手法に比べ,高い推定精度を持つこ
とを数値的に示す. |
(英) |
低ランクテンソル推定は複数のデータソース間の高次の関係性を学習する方法として,マルチタスク学習,
推薦システム,時空間解析など様々な問題に応用されている.低ランクテンソルを推定する代表的な手法として,線
形のモデルを仮定した凸最適化に基づく手法がよく用いられる.しかし,このような線形な凸最適化手法は,データ
に潜む非線形性の記述が難しいという実用的問題や,デザインへの強凸性の仮定のような強い仮定が必要であるとい
う理論的問題がある.本研究では,線形モデルを再生核ヒルベルト空間での問題に拡張し,特にガウシアンプロセス
事前分布を用いたベイズ法に基づく手法を提案し,その収束レートを制限強凸性のような条件を仮定せずに示す.ま
た提案手法を実データに対するマルチタスクラーニングへと適用し,既存の線形手法に比べ,高い推定精度を持つこ
とを数値的に示す. |
キーワード |
(和) |
テンソル / ガウシアンプロセス / マルチタスクラーニング / / / / / |
(英) |
tensor / Gaussian process / multi-task learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-89, pp. 273-280, 2015年11月. |
資料番号 |
IBISML2015-89 |
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 |
IBISML2015-89 |