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J-GLOBAL ID：201602269587608389   整理番号：16A0398560

教師あり学習の導入によるMondrian Forestsの効率化

Efficient Mondrian Forests by Introducing Supervised Learning

著者 (6件)： 村田隆英 (中部大) ,  木村昭悟 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  牛久祥孝 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  山下隆義 (中部大) ,  山内悠嗣 (中部大) ,  藤吉弘亘 (中部大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 517(PRMU2015 164-197)  ページ： 191-196  発行年： 2016年03月17日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Random Forestsのオンライン学習法であるMondrian Forestsは,学習時に,木構造全体を再構築するのではなく,学習済みデータと追加データの差異に基づいて更新が必要と判定された任意のノードのみを更新することで,計算コストを抑えた効率の良いオンライン学習を実現している。しかし,Mondrian Forestsは学習時に教師ラベルを用いないため,不要なノードを追加することがあり,木構造が肥大化し,木構造の構築に必要なメモリ量が増加する問題がある。本研究では,オンライン学習であるMondrian Forestsの効率的なフレームワークに,教師あり学習を導入し,木構造の構築に必要なノード数を削減することで,メモリ量を抑えた効率的な学習法を提案する。提案手法では,教師ラベル情報を用いた分岐関数の設計とノードの追加判定を導入する。評価実験により,提案手法は従来法と比較してノード数を約68%削減できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *計算機アルゴリズム ,  *機械学習 ,  学習 ,  *教師つき学習 ,  木構造 ,  ツリー構造 ,  原価
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  ランダムフォレスト ,  教師あり学習 ,  計算コスト ,  *分類アルゴリズム

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 教師あり学習 ,  効率化