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J-GLOBAL ID：201802251549636326   整理番号：18A1022371

概念ドリフト適応による変分推論ベースBayesオンライン分類器【JST・京大機械翻訳】

Variational inference based bayes online classifiers with concept drift adaptation

著者 (5件)： Nguyen Thi Thu Thuy (School of Information and Communication Technology, Griffith University, Gold Coast Campus, QLD 4222, Australia) ,  Nguyen Tien Thanh (School of Information and Communication Technology, Griffith University, Gold Coast Campus, QLD 4222, Australia) ,  Nguyen Tien Thanh (School of Applied Mathematics and Informatics, Hanoi University of Science and Technology, Vietnam) ,  Liew Alan Wee-Chung (School of Information and Communication Technology, Griffith University, Gold Coast Campus, QLD 4222, Australia) ,  Wang Shi-Lin (School of Information Security Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 81  ページ： 280-293  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： 二値と多クラス問題の両方に対する新しいオンラインBayes分類器であるVigoを示した。著者らのモデルにおいて,多変量分布技術のための変分推論を利用して,オンライン方式におけるデータのクラス条件付き確率密度関数を近似した。ストリーミングデータで生じる可能性のある概念ドリフトを扱うために,VIGOwとVIGOdと呼ばれるVigoに基づく2つの新しい適応法を開発した。VIGOwは自然にあらゆる種類の変化する環境に適応するが,VIGOdはいかなる変化も検出しない限り,静的環境の利益を最大にする。大/中実世界/合成データセットに関する広範な実験により,文献における多くの最先端の方法に対するアルゴリズムの優れた性能を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ドリフト ,  オンラインシステム ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  ストリーミングデータ ,  密度関数 ,  条件付確率 ,  多変量 ,  Bayes分類器 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： オンライン学習 ,  変分推論 ,  Bayes分類器 ,  データストリーム ,  概念ドリフト

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 概念 ,  ドリフト ,  適応 ,  変分推論 ,  オンライン ,  分類器