サポートベクター回帰のハイパーパラメータの新たな推定

支持向量回归超参数的新估计

基本信息

  • 批准号:
    22K17860
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

2022年度は,研究計画における「ハイパーパラメータを含めた推定法の構築」を主課題として研究の実施を行った.特に,推定量が真のパラメータ,すなわち条件付き密度関数に表れているパラメータへ収束する様子が漸近正規性を持つことについて調べるための関連研究の調査を行った.ハイパーパラメータを最適化関数に含めていないサポートベクター回帰においての漸近正規性については,関数デルタ法を用いて示されており,最適化関数と対応する,ある作用素のフレッシェ微分可能性が必要であった.本年度ではこの問題の解決にあたり,ハイパーパラメータを含めた場合の作用素がフレッシェ微分可能であるための条件について調査を行った.関連研究では,作用素のガトゥー微分可能性を調べ,そのガトゥー微分が連続であることを調べることでフレッシェ微分可能性を調べていることが分かった.本研究においては,これらの導出方法と同様にして,作用素のガトゥー微分可能性および連続性について,回帰関数のみではなく,回帰関数に表れるパラメータおよび損失関数に現れるハイパーパラメータも含めた,3つの組において示す必要があり,対応する補題について調べた.また,この3つの組はヒルベルト空間の直和空間の元に対応しており,3つの推定量それぞれの微分可能性と,3つの組の微分可能性についてどのような関連性があるのかどうか,ヒルベルト空間の一般理論も含めて調査する必要性があることが分かった.本研究に関連し1件の学会発表を実施し,1本の論文を投稿した.
In 2022, the main research project was "Construction of Presumptive Methods". In particular, the investigation of the correlation between the estimation of the quantity of truth and the density of the density. The optimal correlation coefficient contains the asymptotic normality of the correlation coefficient, and the correlation coefficient method is used to indicate the inverse of the optimal correlation coefficient. This year, the problem is solved, and the investigation is carried out. The relation study is that the differential possibility of the action element is adjusted, and the differential possibility of the action element is adjusted. In this study, the derivation method is the same as that of the action element. The differential possibility of the action element is the same as that of the continuity. The regression correlation number is the same as that of the regression correlation number. The regression correlation number indicates that the loss correlation number is the same as that of the action element. The direct sum of space elements and the direct sum of space elements are related to the differential possibility of space elements and the differential possibility of space elements. This study is related to the implementation of 1 paper and 1 paper.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Kernel Method and its Application
核方法及其应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kawashima Takayuki;Fujisawa Hironori;川島孝行;Natsumi Makigusa
  • 通讯作者:
    Natsumi Makigusa
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