グラフベース半教師つき学習におけるラベル無しデータ支援:Bayesノンパラメトリック展望【JST・京大機械翻訳】

Sanz-Alonso Daniel; Yang Ruiyi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217214123405 整理番号：21P0045882

グラフベース半教師つき学習におけるラベル無しデータ支援:Bayesノンパラメトリック展望【JST・京大機械翻訳】

Unlabeled Data Help in Graph-Based Semi-Supervised Learning: A Bayesian Nonparametrics Perspective

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発行年： 2020年08月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,多様体仮定の下で半教師つき学習に対するグラフベースアプローチを解析した。Bayes展望を採用して,十分に多くのラベル無しデータで事前構築する適切な選択のために,対数因子まで最小である速度での真理のまわりの後部契約を示した。著者らの理論は回帰と分類の両方をカバーする。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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