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J-GLOBAL ID：201902215081270153   整理番号：19A0639840

スパース非負相互作用モデルのための全正則化経路【JST・京大機械翻訳】

Entire Regularization Path for Sparse Nonnegative Interaction Model

著者 (3件)： Takayanagi Mirai ,  Tabei Yasuo ,  Saigo Hiroto
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICDM  ページ： 1254-1259  発行年： 2018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： 非負制約を持つスパース組合せモデルの構築は,生物学のような現実世界の問題を解決する上で不可欠であり,そこでは,目標応答は特徴変数の付加的線形結合によりしばしば定式化される。本論文は,アイテム集合マイニングを非負最小二乗と組み合わせることにより,この問題に対する解決策を提示した。しかし,現代の正則化の組込みが考慮されると,それから,単純な解決策は,あらゆる正則化パラメータに対して多くの時間の高価な列挙問題を解決する必要がある。本論文では,組合せ特徴が探索され,解集合に1つずつ含まれるような正則化経路追跡アルゴリズムを考案した。著者らの貢献は,特徴探索問題のために特別に設計された新しい限界の提案である。合成データセットにおいて,提案した方法は,ツリー剪定を採用しないナイーブな対応物よりも,より速いオーダを実行することを実証した。また,非負性制約はLASSOのそれよりもはるかに少ない活性特徴の数を低減でき,パターン探索における著しいスピードアップをもたらすことを経験的に示した。HIV-1薬物耐性データセットを用いた実験において,提案した方法はHIV-1遺伝子配列における突然変異の蓄積により誘発される急速に増加する薬物耐性をモデル化することに成功した。また,偽陽性特徴の抑制における非負性制約の有効性を実証し,より小さな数の特徴を持つモデルをもたらし,それにより解釈可能性を改善した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 薬物耐性 ,  *相互作用 ,  高速度 ,  定式化 ,  突然変異 ,  最小二乗法 ,  モデリング ,  探索問題 ,  *正則化 ,  有効性 ,  誤検出 ,  追跡アルゴリズム ,  線形結合
準シソーラス用語： パターン探索 ,  スパース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互作用 ,  モデル ,  正則化 ,  経路