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J-GLOBAL ID：201802265999543623   整理番号：18A0195898

分散ブースティングのための改良されたアルゴリズム【Powered by NICT】

Improved algorithms for distributed boosting

著者 (2件)： Cooper Jeff (Google Inc., Mountain View, CA 94043) ,  Reyzin Lev (Department of Mathematics, Statistics, and Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Allerton  ページ： 806-813  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 二分散ブースティングアルゴリズムを導入した。第一アルゴリズムは分類器を訓練するために全データセットを用い,分散サイト間のコミュニケーションの有意な量を必要とする。第二のアルゴリズムは,通信はほとんどを必要とするが,最終分類器を訓練するためにデータセットのサブサンプルを用いた。提案アルゴリズムは既存の実用的分散ブースティングアルゴリズムを改良した。さらに,全データセットを用いて実行した場合の両方がAdaBoostに匹敵した。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： *アルゴリズム ,  コミュニケーション
準シソーラス用語： AdaBoost ,  ブースティングアルゴリズム ,  *ブースティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ブースティング ,  アルゴリズム