06月01日(Mon) 09:00〜11:00 O会場(-3Fモール)
| 演題番号 | 3O1-13in |
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| 題目 | Deep Kernelを用いた高次元空間への階層的な写像とその最適化 |
| 著者 | 椿 真史(奈良先端科学技術大学院大学) Duh Kevin(奈良先端科学技術大学院大学) 新保 仁(奈良先端科学技術大学院大学) 松本 裕治(奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科) |
| 時間 | 06月01日(Mon) 09:00〜11:00 |
| 概要 | 本研究ではまず、Deep Learningの階層的な非線形演算が、機械学習における分類やクラスタリング等において、本質的にどのような役割を果たすのかを議論する。そこでDeep Learningが、適切な距離や類似度を持つベクトル空間を学習することに着目する。そして我々は、階層的なカーネルを用いた高次元写像によって空間を階層的に変え最適化する手法を提案し、Deep Learningとの比較を試みる。 |
| 論文 | PDFファイル |