WEKO3
アイテム
Multi-task manifold learning using hierarchical modeling for insufficient samples
http://hdl.handle.net/10228/00009160
http://hdl.handle.net/10228/000091600400100a-2ea6-423e-87e2-e7bdbe3a6eab
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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10345393.pdf (1.5 MB)
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Item type | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||||||||||||||
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公開日 | 2023-04-03 | |||||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||
タイトル | Multi-task manifold learning using hierarchical modeling for insufficient samples | |||||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||||
言語 | eng | |||||||||||||||||
著者 |
石橋, 英朗
× 石橋, 英朗
WEKO
27859
× Higa, Kazushi× 古川, 徹生
WEKO
661
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抄録 | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
内容記述 | In this paper, we propose a method for multi-task manifold learning. For a set of tasks of dimensionality reduction, the aim of the method is to model each given dataset as a manifold, and map it to a low-dimensional space. For this purpose, we use a hierarchical manifold modeling approach. Thus, while each data distribution is represented by a manifold model, the obtained models are further modeled by a higher-order manifold in a function space. The higher-order model mediates the information transfer between tasks, and as a result, the performance of each task is improved. The results of simulations show that the proposed method can estimate manifolds approximately, even in cases in which a tiny number of samples are provided for each task. | |||||||||||||||||
備考 | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
内容記述 | 25th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2018, 13–16 December, 2018, Siem Reap, Cambodia | |||||||||||||||||
書誌情報 |
Lecture Notes in Computer Science 巻 11303, p. 388-398, 発行日 2018-11-18 |
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出版社 | ||||||||||||||||||
出版者 | Springer | |||||||||||||||||
DOI | ||||||||||||||||||
関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||||||
識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||
関連識別子 | https://doi.org/10.1007/978-3-030-04182-3_34 | |||||||||||||||||
ISBN | ||||||||||||||||||
識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||||||
関連識別子 | 978-3-030-04181-6 | |||||||||||||||||
ISBN | ||||||||||||||||||
識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||||||
関連識別子 | 978-3-030-04182-3 | |||||||||||||||||
日本十進分類法 | ||||||||||||||||||
主題Scheme | NDC | |||||||||||||||||
主題 | 548 | |||||||||||||||||
著作権関連情報 | ||||||||||||||||||
権利情報 | Copyright (c) 2018 Springer Nature Switzerland AG. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Lecture Notes in Computer Science book series. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-04182-3_34. | |||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
主題 | Multi-task learning | |||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
主題 | Multi-task unsupervised learning | |||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
主題 | Manifold learning | |||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
主題 | Hierarchical modeling | |||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
主題 | Multi-level modeling | |||||||||||||||||
出版タイプ | ||||||||||||||||||
出版タイプ | AM | |||||||||||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||||||||||||||
査読の有無 | ||||||||||||||||||
値 | yes | |||||||||||||||||
研究者情報 | ||||||||||||||||||
表示名 | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001227_ja.html | |||||||||||||||||
URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001227_ja.html | |||||||||||||||||
論文ID(連携) | ||||||||||||||||||
値 | 10345393 | |||||||||||||||||
連携ID | ||||||||||||||||||
値 | 11135 |