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J-GLOBAL ID：201802231508915408   整理番号：18A0624233

グループ毎の再標的化最小二乗回帰【Powered by NICT】

Groupwise Retargeted Least-Squares Regression

著者 (2件)： Wang Lingfeng (Department of National Laboratory of Pattern Recognition, Chinese Academy of Sciences, Institute of Automation, Beijing, China) ,  Pan Chunhong (Department of National Laboratory of Pattern Recognition, Chinese Academy of Sciences, Institute of Automation, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 4  ページ： 1352-1358  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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： 本短報では,このマルチカテゴリー分類のための新しいグループ再標的化最小二乗回帰(GReLSR)モデルを提案した。GReLSRの背後にある主要な動機は,ReLSRの翻訳値を制限するために付加的な正則化を利用することである,同じクラス内の類似しているべきである。ReLSRの回帰ターゲットを解析することにより,ReLSRの新しい定式化,翻訳値が陽表現を提案した。新しい定式化に基づいて,識別最小二乗回帰は,零種類の翻訳値とReLSRの特殊ケースと見なすことができる。さらに,新しいGReLSRモデルを形成するReLSRに添加したグループ制約。種々の機械学習データセット上での包括的実験により,提案手法では,現行の最先端技術アプローチよりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： CASE ,  定式化 ,  機械学習 ,  *最小二乗法 ,  *ターゲティング ,  正則化
準シソーラス用語： カテゴリー分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： グループ ,  標的化 ,  最小二乗