2014 年度研究成果報告書

Empirical Bayes Kernels: Unsupervised Kernel Learning

研究課題

研究課題/領域番号	25540100
研究種目	挑戦的萌芽研究
配分区分	基金
研究分野	知能情報学
研究機関	京都大学
研究代表者	CUTURI Marco 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (80597344)
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2015-03-31
キーワード	機械学習 / 距離学習 / ヒストグラムデータ
研究成果の概要	この研究に置ける目標は、ラベルなしデータの大規模なデータセットを活用するために、教師なしの方法でカーネル/距離学習を行うことが原則的アプローチを提供することでした。私たちは、ヒストグラムデータに主に焦点を当てて、この研究の道を調査しました。 Aitchison、LebanonとHintonによって3既知のアプローチの組み合わせを使用して、我々は最先端のレベルで実行するか、または直接競合するアプローチをアウトパフォーム異なるアルゴリズムを提案することができました。
自由記述の分野	機械学習