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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-11-17 14:00 適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習 ○藤井海斗・鹿島久嗣（京大）  IBISML2016-74 |
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| 抄録 | （和） | プール型能動学習に対して、適応的劣モジュラ最大化によるアプローチが近年盛んに研究されており、多数のアルゴリズムが提案されてきた。本研究では、能動学習のもう一つの重要な設定であるストリーム型能動学習に対して、適応的劣モジュラ最大化に基づく汎用的なフレームワークを構築する。本研究の成果によって、既存の多くのプール型能動学習に対するアルゴリズムをもとにして、ストリーム型能動学習のアルゴリズムを設計することが可能になる。 |
| （英） | Active learning enables us to reduce the annotation cost by adaptively selecting unlabeled instances to be labeled. For pool-based active learning, several effective methods with theoretical guarantees have been developed through maximizing some utility function satisfying adaptive submodularity. In contrast, there have been few methods for stream-based active learning based on adaptive submodularity. In this paper, we propose a new class of utility functions, policy-adaptive submodular functions, which includes many existing adaptive submodular functions appearing in real world problems. We provide a general framework based on policy-adaptive submodularity that makes it possible to convert existing pool-based methods to stream-based methods and give theoretical guarantees on their performance. In addition we empirically demonstrate their effectiveness by comparing with existing heuristics on common benchmark datasets. | |
| キーワード | （和） | ストリーム型能動学習 / 適応的劣モジュラ最大化 / ストリームアルゴリズム / 秘書問題 / / / / |
| （英） | stream-based active learning / adaptive submodular maximization / streaming algorithms / secretary problem / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-74, pp. 199-206, 2016年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2016-74 | |
| 発行日 | 2016-11-09 (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 | IBISML2016-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2016-11-16 - 2016-11-18 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2016-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Budgeted stream-based active learning via adaptive submodular maximization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ストリーム型能動学習 / stream-based active learning |
| キーワード(2)（和/英） | 適応的劣モジュラ最大化 / adaptive submodular maximization |
| キーワード(3)（和/英） | ストリームアルゴリズム / streaming algorithms |
| キーワード(4)（和/英） | 秘書問題 / secretary problem |
| 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） | 藤井 海斗 / Kaito Fujii / フジイ カイト |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鹿島 久嗣 / Hisashi Kashima / カシマ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-11-17 14:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2016-74 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.199-206 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2016-11-09 (IBISML) |
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