二値回帰問題のための新しいカーネルの提案
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概要
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近年,カーネル法とよぱれる学習アルゴリズムが盛んに研究され,カーネル関数を適切に決定すれば非常に高い汎化性能が得られることが示されている.本論文では,二値回帰の問題に対してPrincipal Component(PC)カーネルという新しいカーネルのクラスを提案する.PCカーネルはKarhunen-Loeve展開の理論に基づいて設計されているため,ニ値関数を非常に良く近似することができる.PCカーネルでは,学習対象の関数に関する前提知識を有効に利用している.本論文では更に,そのような前提知識が無い場合に対して,無情報な前提知識を利用したCosineBell(CB)カーネルというPCカーネルの具体例を与える.CBカーネルによって,標準的なガウスカーネルよりも高い汎化性能が得られることをリッジ回帰を用いた計算機実験によって示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
-
杉山 将
東京工業大学計算工学専攻
-
杉山 将
東京工業大学情報理工学研究科
-
小川 英光
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
杉山 将
東京工業大学
-
小川 英光
東レエンジニアリング(株)エレクトロニクス事業本部開発センター
-
藤野 真紀
東京工業大学工学部電気・電子工学科
-
小川 英光
東京工業大学工学部情報工学科
-
杉山 将
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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