2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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オーガナイズドセッション » OS-24 AutoML(自動機械学習)

[2M5-OS-24] AutoML(自動機械学習)

2024年5月29日(水) 15:30 〜 17:10 M会場 (53会議室)

オーガナイザ:大西 正輝(産総研)、日野 英逸(統数研 / 理研AIP)

15:50 〜 16:10

[2M5-OS-24-02] 潜在変数モデルのメタモデリング

最適輸送距離の観点による考察

〇古川 徹生1、石橋 英朗1 (1. 九州工業大学)

キーワード:メタ学習、最適輸送距離、潜在変数モデル、生成的多様体モデリング

本発表では、潜在変数モデルのメタモデリングの学習理論について論じる。本発表におけるメタモデリングは、メタ学習の一種であり、複数の学習タスク集合から、モデル集合を記述するメタモデルを推定する問題である。潜在変数モデルのメタモデリングでは、タスク間で潜在変数に一貫性を持たせる必要があり、これが学習上のチャレンジとなる。本発表では、潜在変数モデルのメタ学習法について提案するとともに、最適輸送距離の観点からその理論的意味を考察する。

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