講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-03-25 15:45
教師あり学習の導入によるMondrian Forestsの効率化 ○村田隆英(中部大)・木村昭悟・牛久祥孝(NTT)・山下隆義・山内悠嗣・藤吉弘亘(中部大) BioX2015-73 PRMU2015-196 |
抄録 |
(和) |
Random Forestsのオンライン学習法であるMondrian Forestsは,学習時に,木構造全体を再構築するのではなく,学習済みデータと追加データの差異に基づいて更新が必要と判定された任意のノードのみを更新することで,計算コストを抑えた効率の良いオンライン学習を実現している.しかし,Mondrian Forestsは学習時に教師ラベルを用いないため,不要なノードを追加することがあり,木構造が肥大化し,木構造の構築に必要なメモリ量が増加する問題がある.本研究では,オンライン学習であるMondrian Forestsの効率的なフレームワークに,教師あり学習を導入し,木構造の構築に必要なノード数を削減することで,メモリ量を抑えた効率的な学習法を提案する.提案手法では,教師ラベル情報を用いた分岐関数の設計とノードの追加判定を導入する.評価実験により,提案手法は従来法と比較してノード数を約68%削減できることを確認した. |
(英) |
Mondrian Forests is an online learning method based on framework of Random Forests. At the online learning, Mondrian Forests add a node where is judged as necessary for updating by based on difference between trained data and additional data. This makes fast online training of decision trees. Since Mondrian Forests use may label information at the updating, tree structure may contain unnecessary nodes. Therefore, this paper presents an efficient framework of online learning for Mondrian Forests by introducing supervised learning. The proposed method uses label information to design splitting function, and to decide whether additional node is necessary or not. The proposed method can reduce the size of decision tree about 68%, comparing with the conventional method. |
キーワード |
(和) |
Random Forests / Mondrian Forests / 機械学習 / オンライン学習 / / / / |
(英) |
Random Forests / Mondrian Forests / Machine Learning / Online Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 517, PRMU2015-196, pp. 191-196, 2016年3月. |
資料番号 |
PRMU2015-196 |
発行日 |
2016-03-17 (BioX, PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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BioX2015-73 PRMU2015-196 |