カーネルマシンへの高速ベクトル量子化の導入

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概要

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• In this paper, we propose a fast learning algorithm of a support vector machine (SVM). Our work is based on the Learning Vector Quantization (LVQ) and we compress the data to perform properly in the context of clustered data margin maximization. For solving the problem faster, we propose the improved TOD algorithm, which is one of the simplest form of LVQ. Experimental results demonstrate that our method is as accurate as the existing implementation, but it is faster in most situations. We also show the extension of the proposed learning framework for online re-training problem.

• 2009-09-05

著者

• 長谷川 修

  東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設

• 笠井 航

  東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻

• 長谷川 修

  東京工業大学像情報工学研究施設

• 長谷川 修

  東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設

• 長谷川 修

  東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設

• 長谷川 修

  電子技術総合研究所知能情報部

• 長谷川 修

  東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21

• 長谷川 修

  産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門

• 長谷川 修

  東京工業大学像情報工学研究所

• 笠井 航

  東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻

• 長谷川 修

  東京工業大学

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