研究課題
基盤研究(C)
ランダム写像と線形分類器を組み合わせて,非線形の幾何概念の学習を効率よく行う方式の実現可能性について,多方面から検討を行った.特に,与えられた分類規則の集合から適当なものをランダムに選び,それらの線形結合を仮説とするブースティングの手法が,ある意味で本学習方式を自然に実現していることを示した.一方,本学習方式において最も自然な仮説表現である,深さが定数のしきい値回路の複雑さの下界を与え,本学習方式の理論的な限界を示した.
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Theoretical Computer Science 412
ページ: 773-782
Theoretical Computer Science 411
ページ: 3938-3946
Communications and Computer Sciences E-93A,6
ページ: 1008-1015
IEICE Transactions on Information and Systems E-93D,2
ページ: 280-289
Lecture Notes on Artificial Intelligence 5808
ページ: 401-408
Lecture Notes on Computer Science 5699
ページ: 335-345
Lecture Notes on Computer Science 5734
ページ: 724-735
CRPIT 94
ページ: 474-487
Theoretical Computer Science 407(1-3)
Lecture Notes on Artificial Inteeligence 5254
ページ: 227-239
Lecture Notes on Computer Science 5092
ページ: 191-203
http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~eiji