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J-GLOBAL ID：201502203663650287   整理番号：15A1213368

GGMCアルゴリズムとアルゴリズム改善の目的関数値に関する実験的解析【Powered by NICT】

Experimental analysis on object function value of GGMC algorithm and algorithm improvement

著者 (4件)： Xiu Yu (School of Computer and Information, Anhui Polytechnic Univ., Anhui, Wuhu) ,  Wang Jun (IBM T.J.Watson Res. Center, USA, New York) ,  Wang Zhongqun (School of Computer and Information, Anhui Polytechnic Univ., Anhui, Wuhu) ,  Huang Subin (School of Computer and Information, Anhui Polytechnic Univ., Anhui, Wuhu)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 12  ページ： 111-117,188  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高計算量欲張り最大カットグラフ半教師つき学習アルゴリズム(GGMC)の問題を目指して,GGMC-Estopと呼ばれる,早期停止戦略に基づく改良された欲張り最大カットグラフ半教師つき学習アルゴリズムを提案した。GGMCの最適化手順の目的関数値に関する実験的解析によれば,このアルゴリズムは二つの早期停止戦略を適用GGMC訓練と予測を停止するのに改善された。標準伝搬を用いて,一段階で全グラフ上のデータのラベルを予測することである。典型的なデータ集合上での実験結果は,改良されたアルゴリズムを用いた計算量はGGMCアルゴリズムを用いたのものよりはるかに小さいことを示したが,これらの二つのアルゴリズムの分類の性能はほぼ近い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  ラベル ,  *アルゴリズム ,  *目的関数 ,  最適化
準シソーラス用語： データセット ,  訓練 ,  半教師つき学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  目的関数 ,  実験的解析