特徴選択は、高次元データの次元の呪いを抑えながら予測精度を向上させることが示されているため、機械学習の重要なステップです。ニューラルネットワークは、多くの非線形学習問題の解決に大きな成功を収めてきまし

arxiv_reader のブックマーク 2020/12/14 12:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4695604171283745314/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.06365v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.06365v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.06365v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">正規化制約のあるスパースニューラルネットワーク層に基づく特徴選択</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">特徴選択は、高次元データの次元の呪いを抑えながら予測精度を向上させることが示されているため、機械学習の重要なステップです。ニューラルネットワークは、多くの非線形学習問題の解決に大きな成功を収めてきまし</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201214#bookmark-4695604171283745314"><span class="datetime-body">2020/12/14 12:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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