多クラス識別問題におけるオンライン学習のための厳密なPAアルゴリズム

• 松島, 慎

• 清水, 伸幸

• 吉田, 和弘

• 二宮, 崇

• 中川, 裕志

書誌事項

タイトル別名

• Exact PA Algorithms for online learning on multi-class classification problem

抄録

多くの機械学習ではデータ全体に対して1つの最適な関数を求めるため,大量のデータに対して学習を行う際に計算コストの面から困難が生じる場合があるが,オンライン学習法は,データを1つずつ受け取りながら逐次的に識別関数を学習していく手法であり,低い計算コストで学習可能である.Crammerらによって提案されたPassive-Aggressiveアルゴリズム(PAアルゴリズム)は代表的なオンライン学習アルゴリズムであるが,多クラス識別問題においては,厳密なPAアルゴリズムの枠組みから外れた近似解法が用いられてきた.本研究は本来のPAアルゴリズムの厳密解をサポートクラスという概念を用いて導出し,これらに基づく識別関数の更新を効率的に行う為のアルゴリズムを提案する.この手法に対する文書分類や手書き文字認識の実験を行い,既存のPAアルゴリズムより精度が高く,SVM(Support Vector Machines)に比べ同程度の精度をより高速に実現することを確認した.

収録刊行物

• 全国大会講演論文集

  全国大会講演論文集 第72回 (人工知能と認知科学), 467-468, 2010-03-08

詳細情報

• CRID: 1050011097139321344
• NII論文ID: 110008107660
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00140402/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles