文献

J-GLOBAL ID：202102230728015209   整理番号：21A0149247

2サンプル設定におけるマルチ分割オントロジー学習トリックの理論的展望【JST・京大機械翻訳】

Theoretical Perspective of Multi-Dividing Ontology Learning Trick in Two-Sample Setting

著者 (2件)： Zhu Linli (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Hua Gang (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 220703-220709  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： マルチ分割オントロジー学習フレームワークは,ツリー構造化オントロジー学習に対してより高い効率を有することが証明され,本研究では,各レートに対するオントロジーサンプル集合が2つのグループに分割されるこの学習フレームワークの特別な設定を考察した。この設定は,マルチ分割オントロジーフレームワークに関連した古典的2サンプル学習問題とみなすことができる。本研究では,オントロジー目的関数が提案されたマルチ分割2サンプルオントロジー学習アルゴリズムの理論解析に主に焦点を当て,この設定における一般化限界をU-統計技術に関して得た。与えられた理論的結果は,オントロジー工学応用の分野における潜在的指針である。Copyright 2021 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： *学習 ,  ツリー構造 ,  目的関数 ,  学習アルゴリズム ,  *オントロジー
準シソーラス用語： 理論解析 ,  オントロジー工学 ,  *オントロジー学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプル ,  マルチ ,  オントロジー学習 ,  理論 ,  展望