著者

本武 陽一 五十嵐 康彦 竹中 光 永田 賢二 岡田 真人

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2I23in2, 2017 (Released:2018-07-30)

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ノンパラメトリックなスパース変数選択法として,L1VMがL1正則パラメータλをone-standard ruleなどのアドホックな手法によって最適化されて適用されてきた.本研究では,L1VMで抽出された説明変数を用い,交差検証誤差やベイズ自由エネルギーによって各λから求められた説明変数を評価する枠組み(λ-スキャン法)を提案する.提案手法をスペクトル分解に適用し,その有効性を検証する.