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J-GLOBAL ID：201702295810348348   整理番号：17A1251050

グラフラプラシアン正則化器のバイアス-分散トレードオフ【Powered by NICT】

Bias-Variance Tradeoff of Graph Laplacian Regularizer

著者 (2件)： Chen Pin-Yu (AI Foudations, IBM Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Liu Sijia (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 8  ページ： 1118-1122  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフラプラシアン正則化器のバイアス-分散トレードオフ,グラフ信号処理と半教師つき学習課題に広く使用されているを示した。最適正則化パラメータのスケーリング則は,スペクトルグラフ特性と新しい信号対雑音比パラメータ,平凡な正則化パラメータを選択することはしばしば準最適であるという示唆し特定した。解析を三つの応用,ランダム,帯域制限,および多重サンプルグラフ信号に適用した。合成および実世界グラフ上での実験を行い,確立した分析の最適に近い性能を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スケール則 ,  信号処理 ,  SN比 ,  *正則化 ,  帯域制限 ,  多重化 ,  *バイアス
準シソーラス用語： 正則化パラメータ ,  半教師つき学習 ,  *グラフラプラシアン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフラプラシアン ,  正則化 ,  バイアス ,  トレードオフ