JPWO2018087814A1 - マルチタスク関係学習システム、方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
20 学習器
30 予測器
100 マルチタスク関係学習システム
Claims (9)
- 複数の予測モデルを同時に推定するマルチタスク関係学習システムであって、
データとの整合を示す誤差の総和と、各予測モデル間の差に関するスパース性を誘導する正則化項とを含む関数が最小になるように当該各予測モデルを最適化することにより、当該各予測モデルを推定する学習器を備えた
ことを特徴とするマルチタスク関係学習システム。 - 正則化項は、各予測モデル間の差のノルムの総和で算出される
請求項1記載のマルチタスク関係学習システム。 - 正則化項は、想定される予測モデル間の類似性に応じた重み値をノルムに乗じた総和で算出される
請求項1または請求項2記載のマルチタスク関係学習システム。 - 正則化項のノルムは、L1ノルムまたはL2ノルムである
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載のマルチタスク関係学習システム。 - 学習器は、劣勾配法を用いて各予測モデルを最適化する
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載のマルチタスク関係学習システム。 - 複数の予測モデルを同時に推定するマルチタスク関係学習方法であって、
データとの整合を示す誤差の総和と、各予測モデル間の差に関するスパース性を誘導する正則化項とを含む関数が最小になるように当該各予測モデルを最適化することにより、当該各予測モデルを推定する
ことを特徴とするマルチタスク関係学習方法。 - 正則化項は、各予測モデル間の差のノルムの総和で算出される
請求項6記載のマルチタスク関係学習方法。 - 複数の予測モデルを同時に推定するコンピュータに適用されるマルチタスク関係学習プログラムであって、
前記コンピュータに、
データとの整合を示す誤差の総和と、各予測モデル間の差に関するスパース性を誘導する正則化項とを含む関数が最小になるように当該各予測モデルを最適化することにより、当該各予測モデルを推定する学習処理
を実行させるためのマルチタスク関係学習プログラム。 - 正則化項は、各予測モデル間の差のノルムの総和で算出される
請求項8記載のマルチタスク関係学習プログラム。
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