関数近似用サポートベクトルマシンの最急上昇法による学習
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概要
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In this paper, we propose a new method for training L1 (the linear sum of slack variables) and L2 (the square sum of slack variables) support vector regressors, which is based on the steepest ascent method previously developed for pattern classification. We test our method using two benchmark data sets and show that training of L2 support vector regressors is faster than that of L1 support vector regressors when polynomial and dot product kernels are used and that the working set selection by the exact Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions does not always result in faster training than by the inexact KKT conditions.
- 2004-10-01
著者
-
廣川 洋一
神戸大学大学院自然科学研究科
-
阿部 重夫
神戸大学大学院自然科学研究科
-
安部 重夫
神戸大学大学院工学研究科
-
阿部 重夫
神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
廣川 洋一
神戸大学 大学院 自然科学研究科
-
阿部 重夫
神戸大学大学院工学研究科
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