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J-GLOBAL ID：202202273623509925   整理番号：22A0710322

確率的アフィン推定子に等価なカーネルベース回帰子

Kernel-Based Regressors Equivalent to Stochastic Affine Estimators

著者 (3件)： TANAKA Akira (Division of Computer Science and Information Technology, Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  NAKAMURA Masanari (Division of Computer Science and Information Technology, Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  IMAI Hideyuki (Division of Computer Science and Information Technology, Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E105.D  号： 1  ページ： 116-122(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  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： 二乗損失関数と二乗ノルムベース正則化器に基づく通常のカーネルリッジ回帰の解は,未知の真の関数に対する自己相関事前確率を考慮することにより,確率的線形推定子として容易に解釈できる。よく知られているように,確率的アフィン推定子は確率的線形推定子の最も単純な拡張の1つである。しかし,その対応するカーネル回帰問題はこれまで明らかにされていない。本論文では,カーネル回帰問題の定式化を提示して,その解を確率的アフィン推定子に還元し,またその定式化の解釈も提示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： アフィン変換 ,  線形予測 ,  最適化 ,  *機械学習 ,  *回帰分析 ,  自己相関
準シソーラス用語： *カーネル回帰 ,  線形推定

著者キーワード (5件)： カーネル回帰 ,  自己相関事前 ,  線形推定量 ,  アフィン推定量 ,  最適化基準

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (16件)：

• [1] J. Shawe-Taylor and N. Cristianini, Kernel Methods for Pattern Analysis, Cambridge University Press, Cambridge, 2004. 10.1017/cbo9780511809682
• [2] N. Cristianini and J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods, Cambridge University Press, Cambridge, 2000. 10.1017/cbo9780511801389
• [3] K.-R. Muller, S. Mika, G. Ratsch, K. Tsuda, and B. Scholkopf, “An introduction to kernel-based learning algorithms,” IEEE Trans. Neural Netw., vol.12, no.2, pp.181-201, 2001. 10.1109/72.914517
• [4] N. Aronszajn, “Theory of reproducing kernels,” Trans. American Mathematical Society, vol.68, no.3, pp.337-404, 1950. 10.1090/s0002-9947-1950-0051437-7
• [5] A. Tanaka and H. Imai, “Kernel ridge regression with autocorrelation prior: Optimal model and cross-validation,” 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP2020), pp.3867-3871, 2020. 10.1109/icassp40776.2020.9053423

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  推定子 ,  カーネル