このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
両方とも前のリビジョン 前のリビジョン | 次のリビジョン両方とも次のリビジョン |
intro:researches:machine [2020/06/26 17:01] – Hideaki IIDUKA | intro:researches:machine [2020/12/20 12:59] – [アンサンブル学習アルゴリズム] Hideaki IIDUKA |
---|
が定義できます。$P_+, P_{\mathrm{s}}, P_{\mathrm{d}}$ は計算可能なので、写像 $Q$ も容易に計算可能です。更に、[[intro:researches:fixedpoint|不動点近似法]]の理論により、 | が定義できます。$P_+, P_{\mathrm{s}}, P_{\mathrm{d}}$ は計算可能なので、写像 $Q$ も容易に計算可能です。更に、[[intro:researches:fixedpoint|不動点近似法]]の理論により、 |
$Q$ は準非拡大写像となり、 $\mathrm{Fix}(Q) = X$ を示すことができます。この事実により、$Q$ を取り入れたアルゴリズムで生成される点列は $Q$ の不動点、すなわち、$X$ の点を見つけることが期待できそうです。 | $Q$ は準非拡大写像となり、 $\mathrm{Fix}(Q) = X$ を示すことができます。この事実により、$Q$ を取り入れたアルゴリズムで生成される点列は $Q$ の不動点、すなわち、$X$ の点を見つけることが期待できそうです。 |
* [[:iiduka:|H. Iiduka]]: [[https://ieeexplore.ieee.org/document/8744480|Stochastic Fixed Point Optimization Algorithm for Classifier Ensemble]], IEEE Transactions on Cybernetics (accepted) {{:iiduka:CYB-E-2018-12-2420.R1.pdf|PDF}} | * [[:iiduka:|H. Iiduka]]: [[https://ieeexplore.ieee.org/document/8744480|Stochastic Fixed Point Optimization Algorithm for Classifier Ensemble]], IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 50, No. 10, pp. 4370--4380 (2020) {{:iiduka:CYB-E-2018-12-2420.R1.pdf|PDF}} |
この論文では、以下で定義される**確率的不動点最適化アルゴリズム**を提案しています。 | この論文では、以下で定義される**確率的不動点最適化アルゴリズム**を提案しています。 |
\begin{align*} | \begin{align*} |