誤った教師データのみから回帰学習を行う手法に関する一考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-2

グループ名: 【C】平成23年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2011/09/07

タイトル(英語): A fundamental study on regression with negative examples

著者名: 澁谷 長史(筑波大学)

著者名(英語): Takeshi Shibuya(University of Tsukuba)

キーワード: 機械学習|誤った教師データ|machine learning|nevative training set

要約(日本語): 本稿では、負例のみから学習を行う新しい学習の枠組みを提案する。これまで回帰問題に用いられてきた教師あり学習においては、学習者は教師データとして入力と正しい出力の組を得られるということが前提となっていた。しかし、現実問題に多くみられる、失敗を重ねて最終的に正解に辿り着く性質の問題などにおいては、教師データが得ることができず、むしろ入力と誤った出力の組が得られる。そこで、このような誤った教師データのみから入力と出力の正しい対応関係を学習するための枠組みを提案する。

PDFファイルサイズ: 2,070 Kバイト