A study on positive-definite and efficient kernels for structured data
结构化数据正定高效核的研究
基本信息
- 批准号：23300061
- 负责人：
- 金额：$ 12.48万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份：2011
- 资助国家：日本
- 起止时间：2011-04-01 至 2014-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Kernel method is an important field of machine learning research and allows us to leverage information assets like big data to make useful predictions in various applications. In addition to vector data,there exist huge amount of data that have structures. For example, DNA is an array of nucleotides; Protein, parse trees and XML documents are naturally structured as trees; Various kinds of networks are represented using the graph structure. In this regard, this project aims to establish a theory of kernels for structured data and practical techniques to apply kernels to structured data of the real applications. Specifically, we have developed a mathematical theory to investigate positive definiteness of kernels and various types of kernels that deal with a wide variety of structured data. Furthermore, we have developed a utility to compute kernels and have publicized it to researchers in the field of machine learning over the Internet.
核方法是机器学习研究的一个重要领域，它使我们能够利用大数据等信息资产在各种应用中做出有用的预测。 除了矢量数据之外，还存在大量具有结构的数据。 例如，DNA是核苷酸的阵列；蛋白质、解析树和 XML 文档自然地被构造为树； 使用图结构来表示各种类型的网络。 在这方面，本项目旨在建立结构化数据的核理论和将核应用于实际应用的结构化数据的实用技术。 具体来说，我们开发了一种数学理论来研究核和处理各种结构化数据的各种类型核的正定性。 此外，我们还开发了一个计算内核的实用程序，并通过互联网向机器学习领域的研究人员公开了它。
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）
Selecting Tree Kernels Cleverly
巧妙选择树核
- DOI：
- 发表时间：2013
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Kilho Shin; Tetsuji Kuboyama
- 通讯作者：Tetsuji Kuboyama
A Comprehensive Study of Tree Kernels
树核的综合研究
- DOI：
- 发表时间：2013
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Kilho Shin; Tetsuji Kuboyama
- 通讯作者：Tetsuji Kuboyama
A New Frontier of Kernel Design for Structured Data
结构化数据内核设计的新领域
- DOI：
- 发表时间：2013
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：K. Shin
- 通讯作者：K. Shin
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SHIN Yoshihiro其他文献
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{{ truncateString('SHIN Yoshihiro', 18)}}的其他基金
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- 批准号：
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$ 12.48万 - 项目类别：
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