論文の概要: Positive unlabeled learning with tensor networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14085v3
• Date: Thu, 20 Jul 2023 06:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 18:48:14.418248
• Title: Positive unlabeled learning with tensor networks
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた正のラベルなし学習
• Authors: Bojan \v{Z}unkovi\v{c}
• Abstract要約: 正のラベルなし学習は、正のラベルなしデータを持つ二項分類問題である。 この研究は、正のラベルなし学習問題に対して、特徴空間距離に基づくテンソルネットワークアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Positive unlabeled learning is a binary classification problem with positive and unlabeled data. It is common in domains where negative labels are costly or impossible to obtain, e.g., medicine and personalized advertising. Most approaches to positive unlabeled learning apply to specific data types (e.g., images, categorical data) and can not generate new positive and negative samples. This work introduces a feature-space distance-based tensor network approach to the positive unlabeled learning problem. The presented method is not domain specific and significantly improves the state-of-the-art results on the MNIST image and 15 categorical/mixed datasets. The trained tensor network model is also a generative model and enables the generation of new positive and negative instances.
• Abstract（参考訳）: 正のラベルなし学習は正のラベルなしデータを持つ二項分類問題である。 医療やパーソナライズされた広告など、ネガティブなラベルが高価または不可能なドメインでは一般的である。 正のラベルなし学習へのほとんどのアプローチは、特定のデータ型(画像、分類データなど)に適用され、新しい正と負のサンプルを生成できない。 この研究は、正の未ラベル学習問題に対する特徴空間距離に基づくテンソルネットワークアプローチを導入する。 提案手法はドメイン固有ではなく、MNIST画像と15の分類/混合データセットの最先端結果を大幅に改善する。 トレーニングされたテンソルネットワークモデルもまた生成モデルであり、新しい正および負のインスタンスの生成を可能にする。

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