SVMを用いた高累積正解率を持つ多クラスパターン識別(知識処理)
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概要
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本研究の目的はSVMを用いて高い累積正解率を持った多重仮説を構築することである.ある1つの候補を求める手法としては,DAGSVMが学習,識別時間の面で非常に優れている.しかしながら,累積正解率,つまり複数の候補を求めることを考慮していない.本論文ではDAGSVMとMax-Winアルゴリズムを用いたハイブリッドな認識手法を提案する.具体的には, DAGSVMの結果に基づき,Max-Winアルゴリズムの候補を限定する.実験の結果,提案手法はMax-Winアルゴリズムと同等の累積正解率でありながら,DAGSVMと同等の計算量であった.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-08-15
著者
-
丸山 健一
(独)産業技術総合研究所知能システム研究部門
-
丸山 健一
産業技術総合研究所
-
丸山 健一
メディアドライブ株式会社
-
中野 康明
九州産業大学情報科学部
-
丸山 稔
信州大学工学部
-
宮尾 秀俊
信州大学工学部
-
丸山 健一
信州大学工学部情報工学科
-
中野 康明
信州大学工学部情報工学科
-
丸山 稔
信州大学工学部情報工学科
-
中野 康明
信州大学工学部
-
丸山 健一
産業技術総合研究所知能システム研究部門
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