構造化学習とサポートベクターマシンの性能比較
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概要
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有限事例からの学習の目的は、汎化性能の最適なネットワークを構成することである。汎化能力の高いネットワークを構成するため、構造化学習として、ウェイトディケイ法などが提案されてきた。しかし、これらの方法は学習時間が長くなってしまう。近年これら両方の要求を満たす学習法として、サポートベクターマシン(SVM)が注目されている。この方法は、事前のネットワークの情報が必要なく、小さく汎化能力の高いネットワークを構成することができる。この報告では、SVMの双対形式のラグランジアン最適化法の代わりにウエイトディケイ法を使った学習法を提案し、両者の性能比較の結果を報告する。その結果、訓練データ数が少ない時はSVMの方が、多い時は構造化学習の方が汎化性能が良かった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-22
著者
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