平成29（2017）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	29−共研−2056		分野分類			統計数理研究所内分野分類			h
						主要研究分野分類			1
研究課題名	セミパラメトリック理論を用いた機械学習の研究
フリガナ 代表者氏名	カワキタ マサノリ 川喜田 雅則				ローマ字		Kawakita Masanori
所属機関	九州大学大学院
所属部局	システム情報科学研究院
職　　名	助教
配分経費	研究費	40千円		旅　費		54千円		研究参加者数		2　人

研究目的と成果（経過）の概要

本研究の目標はセミパラメトリック理論を用いて半教師付き学習における最適な推定量の同定及びその構成法について明らかにすることである．
従来の多くの研究とは異なり，本研究では共変量xとラベルyの結合分布について一切の構造を仮定しない半教師付き学習のみを取り扱う．本研究の成果は以下のようにまとめられる．
・　セミパラメトリック理論を用いて全ての漸近線形かつ正則な推定量の影響関数を特定し，最適な影響関数も特定した．
・　既存の半教師付き学習法DRESS II(Kawakita and Takeuchi 2014)はある制限されたクラスの中で最適な推定量になっていることを示した．
・　DRESS IIと漸近等価な推定量が無数に構築できることを示した．
当初の研究計画では余裕があれば他の機械学習の問題についても検討する予定であったが，今年度についてはそこまで到達しなかった．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Masanori Kawakita and Hironori Fujisawa, "Semiparametric Theory of Semi-supervised Learning without Prior Knowledge," in submission

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開催していない

研究参加者一覧
氏名	所属機関
藤澤 洋徳	統計数理研究所