共変量シフト下での教師付き学習 Supervised Learning under Covariate Shift

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抄録

これまで,教師付き学習は訓練用の標本がテスト時に用いる標本と同じ規則に従って生成されるという大前提のもとで研究されてきた.しかし,現実的な場面ではこの前提が成り立たないことも多く,そのような場合は従来の教師付き学習法では良い学習結果が得られない.このような背景のもと,共変量シフトと呼ばれる状況下での学習法が近年盛んに研究されている.共変量シフトとは,与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが,入力(共変量)の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である.本稿では,共変量シフト下での教師付き学習の最近の研究成果を概説する.

収録刊行物

  • 日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks  

    日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks 13(3), 111-118, 2006-09-05 

    Japanese Neural Network Society

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018266940
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11658570
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    REV
  • ISSN
    1340766X
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  J-STAGE 
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