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J-GLOBAL ID:201602206207997565   整理番号:16A0033518

半教師つき複製ソフトマックスモデル【Powered by NICT】

A Semi-supervised Replicated Softmax Model
著者 (4件):
資料名:
巻: 41  号:ページ: 209-214  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2532A  ISSN: 1000-3428  CODEN: JISGEV  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)
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最近確率的トピックモデルは,次元縮小とトピック特徴マイニングの高い性能のために広く使用されている。しかし,トピックモデルは,データ表現の性能を制限する有向グラフモデルに基づいて構築した。制限されたボルツマンマシン(RBM)に基づく分散特徴表現と複製ソフトマックスモデル(RSM)に研究に基づいて本論文では,半教師つき複製ソフトマックスモデル(SSRSM)を提案した。実験結果はSSRSMが話題抽出のタスクにおいてLDA(局所密度近似)とRSMよりも優れていることを示した。添加では,マルチラベル分類タスクにおいてSSRSMとRSMにより学習された特徴を用いることにより,SSRSMはRSMよりもマルチラベル学習の優れた性能を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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