|
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，本研究課題では，グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データ自体の関係を相互情報量に基づいてグラフ構造として表現し，領域知識を制約とみなして正則化に活用する情報論的半教師あり学習法を定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．
|
