講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]最大次数が未知の多項式回帰モデルに対するスパース推定に関する一考察 ○井上一磨・清水良太郎・須子統太・後藤正幸(早大) IBISML2018-87 |
抄録 |
(和) |
最大次数が未知の多項式回帰モデルに対してパラメータのスパース推定を行う学習アルゴリズムは,予め対象問題に対する最大次数を知らなくても,探索的に有効な項を推定することができ,複雑な問題に対しても適用可能な手法である.このアルゴリズムは,無限に考えられる各項の回帰係数パラメータのうち 0 を取らないものを探索的に推定することができる.しかし,対象データによっては学習が収束しないという問題がある.そこで,本論文ではこの問題を解決する新たな学習アルゴリズムを提案する.さらに,人工データを用いたシミュレーション実験を行い,提案学習アルゴリズムの挙動と予測精度の観点から有効性を示す. |
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キーワード |
(和) |
スパース推定 / LASSO / 多項式回帰モデル / / / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-87, pp. 321-328, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-87 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
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) |
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