カーネル主成分分析の一般化及びパラメタ自動決定手法の提案(NC一般セッション(3))(認識と学習,模倣学習)
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概要
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基準点を平均ベクトルに置くように一般化したカーネル主成分分析を用いることで,カーネル空間上でのデータの忠実な情報を得ることができる.本論文では,この一般化カーネル主成分分析に対し,カーネルパラメタによってカーネル行列の固有値の偏微分を計算することにより,主成分の分散(固有値)を用いた評価関数によるカーネルパラメタの学習が可能になることを示した.このパラメタの自動決定法をパターン識別に応用し,その有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-16
著者
-
高橋 治久
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
村松 正和
電気通信大学
-
野ヶ山 尊秀
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
-
野々山 尊秀
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
-
村松 正和
電気通信大学大学院情報理工学研究科
-
村松 正和
電気通信大学電気通信学部
-
村松 正和
電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻
-
高橋 治久
電気通信大学情報通信工学科
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