人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第26回 (2012)
セッションID: 3B1-R-2-5
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Density power divergenceを用いたロバスト能動学習
*十河 泰弘植野 剛河原 吉伸鷲尾 隆
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抄録

専門家によるラベル付けは多大な時間を要するため,それを必要とするデータの多くが,少数のラベルあり事例と大多数のラベルなし事例で構成されている.近年,機械学習の分野では,そのようなデータを活用する能動学習と呼ばれる手法が盛んに研究されている.本研究では,Density power divergenceを用いて外れ値を含むような現実のデータに対してもロバストに動作する能動学習手法の提案を行う.

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© 2012 一般社団法人 人工知能学会
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