著者

西垣 貴央 小野田 崇

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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観測データをそのデータの高次独立性に基づきクラスタリングする手法を提案し,文書情報など,複数のクラスタに属する情報がある場合での有効性を示した。しかし,ユーザが望むクラスタリング結果とならない場合があった。そのため,ユーザ制約を考慮できるように提案手法を拡張する必要がある。本報告では,ユーザ制約を考慮できる一つの拡張方法について述べるとともに,その有用性をベンチマークデータによる実験で示す。

著者

小野田 崇

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.85, no.5, pp.776-784, 2002-05-01

被引用文献数

9

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AdaBoostの有する高い汎化能力は,Support Vector Machineで導入されたmarginの概念を適用することで解明されている.しかしながら,この汎化能力の高さは,学習データ中に誤分類や非常に大きい雑音を含んだデータがない場合に限られるものである.誤分類や大きい雑音を含む場合,AdaBoostは高い汎化能力を実現できないことが実験的に示されている.また,これらの結果はmarginの改善という視点から,Schapireらの研究によって理論的な裏付けが行われている.本論文では,Schapireらの議論に基づき,AdaBoostの起こす過学習を避けるため,AdaBoostが最小化する目的関数に正則化項を導外した新たなアルゴリズムAdaBoost_<Reg>,ν-Arc,ν-Boostを提案する.

著者

小野田 崇 坂井 美帆 山田 誠二

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第27回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.55, 2011 (Released:2012-02-15)

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簡単で高速なアルゴリズムであるため,k-meansクラスタリング法は,様々な分野で広く伝われている。しかし,k-meansクラスタリング法によるクラスタリング結果は,初期クラスタリング中心の選び方によって大きく異なる。そこで本論文では,独立成分分析による初期クラスタリング中心選定法を提案する。また,様々なベンチマークデータに対し、提案方法と他の初期クラスタリング中心選定法を用いた場合のk-meansクラスタイング法の結果を比較し、その性能を評価する。実験の結果,ODPコーパスに対し,提案方法が有用であることが確認される。

著者

松原 亮馬 小野田 崇

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

西垣 貴央 新田 克己 小野田 崇

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.4, pp.D-FB1_1-13, 2016-07-01 (Released:2016-08-03)

参考文献数

32

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In this paper, we propose a constrained independent topic analysis in text mining. Independent topic analysis is a method for extracting mutually independent topics from the text data by using the independent component analysis. In the independent topic analysis, it is possible to obtain the most independent topics. However, these obtained topics may differ from the ones wanted by user. For example, it is assumed resultant three topics, topic A and topic B and topic C. If a content of topic A and topic B is thought to be close, user wants to merge the topic A and topic B as one of the topic D. In addition, when user wants to analyze topic A in more detail, user would like to separate topic A to topic E and topic F. In that case, method which can incorporate these requests of the user is required. To that end, we define the Merge Link constraints and Separate Link constraints. Merge Link constraints is a constraint that merges two topics in a single topic. Separate Link constraint is a constraint that separates one of the topics in the two topics. In this paper, we propose a method of obtaining a highly independent topic that meet these constraints. We conducted evaluation experiments on proposed methods, and obtained results to show the effectiveness of our approach.

著者

西垣 貴央 小野田 崇

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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一般に,既存のクラスタリング手法はクラスタ内データの類似性のみに着目しており,クラスタ間の距離や独立性については考慮されていない。しかし,そのクラスタリング結果を見たユーザは,クラスタ内は類似しており,クラスタ間が離れている,または,独立であると期待する場合が多い。本研究では,クラスタ間の独立性が高く,かつクラスタ内の類似性が高いクラスタリングを提案し,ベンチマークデータに適用した結果を示す。

著者

山田 誠二 小野田 崇 高間 康史 岡部 正幸

出版者

国立情報学研究所

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2008

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人間と知的システムが協調しながら問題解決を行う知的インタラクティブシステムの実現のために,ユーザからのフィードバックを最小限に抑えてパフォーマンスを向上させる最少ユーザフィードバックの枠組みの提案し,その様々な要素技術を開発した.最小ユーザフィードバック実現のためには,少ないユーザフィードバックを最大限に利用する技術が必要であるが,より効率的な制約クラスタリングアルゴリズム,類似度判定に適したGUI(Graphical User Interface)の基礎調査研究,人間の能動学習を促進するGUI,独立成分分析による非階層的クラスタリングの初期値決定法などを開発し,その有効性を実験的に検証した.

著者

村田 博士 小野田 崇 山田 誠二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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我々は,対話的情報検索である適合フィードバックを分類学習として捉え,性能の高い分類学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン(SVM)を適用する手法を提案している.本論文では,この対話的文書検索手法について,SVMに基づく手法に適したカーネルを提案し,本手法の有効性を検証するために検証実験を行った.その結果,特にTFベクトル表現において,性能が大きく向上することがわかった.

著者

村田 博士 小野田 崇 由本 勝久 中野 幸夫 近藤 修平

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.124, no.9, pp.1874-1880, 2004-09-01

被引用文献数

13 7

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This paper presents applying results of four estimation algorithms of non-intrusive monitoring system for real household. We conclude that all algorithms have practicable ability. 1) support vector machine(SVM): SVM was used to estimate ON/OFF states for fluorescent and refrigerator. SVM has the performance equivalent to best performance of sigmoid function networks(SFN). However, SVM has high estimating ability constantly. 2) RBF networks(RBFN): RBFN was used to estimate power consumption for air conditioner. RBFN has the performance equivalent to best performance of SFN. However, RBFN has high estimating ability constantly. 3) step change detection method(SCD): SCD was used to estimate ON/OFF states and power consumption for IH cooking range. SCD does not need the necessary learning process for SFN and has higher estimating ability than SFN. 4) spectrum reference method(SRM): SRM was used to estimate working conditions for rice cocker and washing machine. SRM is able to estimate these working conditions that cannot be estimated by earlier methods.

著者

小野田 崇

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.20, no.3, 2005-05-01