文献
J-GLOBAL ID:201702266820420629
整理番号:17A0975296
シークエンス推定における説明変数の重要度の計算
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著者 (2件):
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資料名:
巻:
2017
号:
NL-232
ページ:
Vol.2017-NL-232,No.6,1-5 (WEB ONLY)
発行年:
2017年07月12日
JST資料番号:
U0451A
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:
抄録/ポイント
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ランダムフォレスト[9]や勾配ブースティング法[1]において用いられる重要度は簡便なツールで,分類を終えた後に説明変数の重要さの指標を副産物として得る。本論文では,このような重要度をシークエンス推定(シークエンスプレディクション)の設定においても得ることのできる学習法であるアンサンブルRNNを導入する。このアンサンブルRNNは,分類後に説明変数の重要度を得ることを可能とする。重要度を計算できるタスクはこれまで分類/回帰タスクであったが,本論文はこれをシークエンス推定タスクに広げる方法を検討する。なお,各説明変数は語そのもの(サーフェイス型)では成り立ちづらいため,POS(Part-Of-Speech)タグ/形態素などのクラスによりクラス化したサーフェイス型のクラスを用いる。深層ディシジョンフォレスト[12]において重要度を得るやり方を応用する。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
自然語処理
, 人工知能
引用文献 (18件):
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Mason, L.; Baxter, J.; Bartlett, P. L.; Frean, Marcus. ”Boosting Algorithms as Gradient Descent”, In S.A. Solla and T.K. Leen and K. Mller. Advances in Neural Information Processing Systems 12. MIT Press. pp. 512518, 1999.
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Breiman, Leo; Friedman, J. H.; Olshen, R. A.; Stone, C. J. “Classification and regression trees”. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. 1984.
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Quilan, J.R. “Induction of Decision Trees”. Machine Learning 1: 81-106, Kluwer Academic Publishers. 1986.
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Robin Genuer, Jean-Michel Poggi, Christine Tuleau-Malot. “Variable selection using Random Forests”, hal0075548, 2012.
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Carolin StroblEmail author, Anne-Laure Boulesteix, Thomas Kneib, Thomas Augustin and Achim Zeileis, “Conditional variable importance for random forests”, BMC Bioinformatics20089:307, 2008.
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タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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