文献

J-GLOBAL ID：202202231873585782   整理番号：22A0879393

近傍エントロピーに基づく3方向(three-way)決定の能動学習

ACTIVE LEARNING OF THREE-WAY DECISION BASED ON NEIGHBORHOOD ENTROPY

著者 (2件)： LV Qiuyue (Guilin Univ. Technol., Guilin, CHN) ,  DONG Minggang (Guilin Univ. Technol., Guilin, CHN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 18  号： 2  ページ： 377-393  発行年： 2022年04月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エントロピーベースのクエリー戦略がサンプルの分布を無視するという課題を追って,近傍エントロピーに基づく選択戦略を設計して,エントロピーとサンプル分布特性を結合した。近傍におけるすべてのラベルなしサンプルの加重エントロピーを,測度として採用し,それはラベルに情報的及び代表的ラベルなしサンプルの両方を選ぶことができて,そこで,より有効な分級器をこれらのサンプルによって訓練することができた。さらに,異なる領域からのサンプルが異なる値を持つことを考慮して,近傍エントロピーを3方向決定の決定関数として採用し,近傍エントロピーに基づく3方向決定の能動学習,名付けてALTD_NEを開発した。ラベルなしデータセットを近傍エントロピーの値によって3つの領域に分割して,次に,異なる部分における最も重要なサンプルをラベリングのために選択して,分級器を訓練するために採用し,このことはさらに分類性能を改良した。KEELとUCIデータベースのいくつかの標準分類データセットと1つの実分類データセットについて実験を行った。ALTD_NEは,ほとんどの事例で一層優れた性能を有し,このことは,ACC,F1値,およびAUCにおけるいくつかの比較アルゴリズムより優れていた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *エントロピー ,  *学習 ,  質問 ,  戦略 ,  *データ ,  集合 ,  範囲
準シソーラス用語： クエリー ,  データセット ,  *ラベルなしデータ ,  近傍 ,  選択戦略 ,  *能動学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (35件)：

• S. Huang, R. Jin and Z. Zhou, Active learning by querying informative and representative examples, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.36, no.10, pp.1936-1949, 2014.
• F. Hu, M. Zhang and H. Yu, An active learning method based on three-way decision model, Control and Decision, vol.34, no.4, pp.718-726, 2019.
• B. Settles, Active Learning Literature Survey, Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison, 2009.
• Z. Zhou, A brief introduction to weakly supervised learning, National Science Review, vol.5, no.1, pp.44-53, 2018.
• K. Konyushkova, R. Sznitman and P. Fua, Learning active learning from data, arXiv Preprint, arXiv:1703.03365, 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 近傍 ,  エントロピー ,  3方向 ,  能動学習