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J-GLOBAL ID：201702249255505636   整理番号：17A0406507

最大correntropy基準の下での半教師付きアルゴリズムの誤差解析【Powered by NICT】

Error analysis for the semi-supervised algorithm under maximum correntropy criterion

著者 (3件)： Zuo Ling (School of Science, Hubei University of Technology,Wuhan 430068, China) ,  Zuo Ling (Hubei Key Laboratory of Applied Mathematics, Faculty of Mathematics and Statistics, Hubei University,Wuhan 430062, China) ,  Wang Yulong (Faculty of Science and Technology, University of Macau, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 223  ページ： 45-53  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 類似性測度として,correntropyは,機械学習研究にますます用いられている。多くの実験結果は,相関エントロピーに基づく方法の有効性を示してきたが,この分野での理論的解析はまだ十分に理解されていない。本論文では,最大相関エントロピー基準の下での新しい半教師つきアルゴリズムを提案し,それに対する複雑な誤差解析を示した。過剰一般化誤差限界を確立し,提案した方法に一貫性があることを示し,関連研究と比較して速い速度で収束する。さらに,実験により,提案手法の効率性を示すために実行した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *誤差解析 ,  エントロピー ,  類似性 ,  測度 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 誤差限界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 半教師つき学習 ,  Correntropy ,  過剰一般化誤差 ,  マニホールド誤差

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師 ,  アルゴリズム ,  誤差解析