カーネル学習法とその画像認識への応用(テーマ関連/オーガナイズドセッション(1))
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概要
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サポートベクターマシンは、現在知られている多くのパターン認識手法の中でも認識性能の優れた手法であると考えられている。サポートベクターマシンがこのような優れた認識性能を発揮できるのは、カーネルトリックを用いて非線形の識別関数を構成できるようにし、しかも、未学習データに対しても高い認識性能(汎化性能)を得るための工夫を導入したためである。本論文では、サポートベクターマシンを中心に、カーネル学習法の考え方と汎化性能を向上させるための工夫について概説し、画像認識への応用例について紹介する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-09-10
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
西田 健次
産業技術総合研究所
-
西田 健次
(独)産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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