幾何学的学習アルゴリズムによる最大マージン識別法(<特集>「脳・認知科学」及び一般)
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概要
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SVMはマージン最大化,カーネル法に基づいて最適学習を実現しているが,マージン最大化は2次計画問題を解くことになり,計算量はサンプルサイズlの3次多項式オーダO(l^3)となる.SVMの実装法として,SMO等の高速な手法が提案されているが,それでもなお,サンプルサイズが大きいと計算量は実用的とはいえなくなる.本論文では幾何学的な観点から,サポートベクトルの探索においてクラス間の距離を最小とするベクトル対から始め,逐次的にサポートベクトルを選出し,最大マージン識別面を求める方法を提案する.この方法の計算量はサンプルサイズの2乗で,サポートベクトル数の3乗のオーダとなる.SMOとの性能評価を行った結果,サポートベクトル数が相対的に少ない場合において本手法の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-19
著者
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