2017 Fiscal Year Annual Research Report
Graph-based Information Theoretic Semi-Supervised Learning
| Project/Area Number |
15K00307
|
|---|
| Research Institution | Nara Women's University |
|---|
Principal Investigator |
吉田 哲也 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (80294164)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 情報工学 / 機械学習 / 半教師あり学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，少量の領域知識を活用して性能向上を実現するための技術の確立が求められている．そこで，このような技術の確立を目指して，本研究では，グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の定式化，定式化に基づく半教師あり学習アルゴリズムの開発，開発するアルゴリズムの計算機システムとしての実装，の実現に取り組む．
上記の目的を実現するために，前年度までに得られた結果を基にして，本研究で提案する半教師あり学習アルゴリズムの改良およびシステム開発をさらに進めるとともに，機械学習やパターン認識の分野での評価実験において標準的に用いられるデータに対する評価実験を行って提案手法を検証した．具体的には，下記の項目を実施した．
（1）前年度の項目（１）での拡張をさらに進め，グラフの表現行列に対する固有ベクトルが張る部分空間の幾何構造の解明に取り組んた．
（２）前年度の項目（３）までに開発した学習アルゴリズムを拡張し，グラフ構造における表現行列を活用し，制約伝播と正則化を活用する半教師あり学習アルゴリズムの開発に取り組んだ．
（３）前年度の項目（３）で実装したプロトタイプシステムの有効性を検証するために，機械学習やパターン認識の分野での評価実験において標準的に用いられる文書データや画像データなどを収集して整備し，整備したデータに対する評価実験を行い，実験結果に基づいてシステムの改良を行った．
|
