幾何学的学習アルゴリズムによる最大マージン識別法(パターン認識)
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概要
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SVMはマージン最大化, カーネル法に基づいて最適学習を実現しているが, マージン最大化は二次計画問題を解くことになり, 最悪計算量はサンプルサイズの3乗のオーダとなる.SVMの実装法として, SMO等の高速な手法が提案されているが, それでもなお, サンプルサイズが大きいと計算量は実用的とはいえなくなる.本論文では, 幾何学的な方法により, サポートベクトルの探索に対し, クラス間の距離を最小とするベクトル対から始め, 逐次的にサポートベクトルを選出し, 最大マージン識別面を求める方法を提案する.SMOとの性能評価を行った結果, サポートベクトル数が相対的に小さい場合において本手法の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-04-01
著者
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