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タイトル: Ternary Bradley-Terry model-based decoding for multi-class classification and its extensions
著者: Takenouchi, Takashi
Ishii, Shin
アブストラクト: 2値判別器の統合による多値判別のアプローチの1つとしてブラッドリー・テリーモデルに基づく手法があり,様々な拡張がなされている.このアプローチでは予め定めた符号表と呼ばれる行列に従い多値判別問題を複数の2値判別問題に分解する.本論文では,符号表の定義を拡張した際に起こる致命的な問題を解決するための方法を提案した.またブラッドリー・テリーモデルに基づく手法では,例題毎に最適化が必要であるため計算量が増大しがちであったが,提案法の改良により劇的に計算量を削減することが可能となった.その結果,精度を保ったまま数十〜数百倍程度高速化することが出来た.
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Machine Learning
巻: 85
号: 3
開始ページ: 249
終了ページ: 272
年月日: 2011年
出版社: Springer
出現コレクション:竹之内 高志

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