Supervised Learning under Covarita Shift

• Sugiyama Masashi

  Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology

Bibliographic Information

Other Title

• 共変量シフト下での教師付き学習

Abstract

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．

Journal

• The Brain & Neural Networks

  The Brain & Neural Networks 13 (3), 111-118, 2006

  Japanese Neural Network Society

Keywords

• Building and Construction

Details

• CRID: 1390001204467577984
• NII Article ID: 10018266940
• NII Book ID: AA11658570
• DOI: 10.3902/jnns.13.111
• ISSN: 18830455
• ISSN: 1340766X
• Text Lang: ja
• Data Source:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• Abstract License Flag: Disallowed