感度を考慮した SVM による逐次的追加学習と忘却
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概要
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近年, パターン分類の一手法であるサポートベクターマシン(SVM)の研究が盛んに行われている.SVMを追加学習法または忘却へ応用させる研究もいくつかある.追加学習法には計算時間を考慮した逐次的追加学習法というものがあるが, 従来の手法だと汎化性が向上しないことがあった.この問題を回避するため, 本稿では感度を考慮した逐次的追加学習法を提案する.また, 忘却とは現在の状況から不要と判断されたデータの影響を弱めることである.忘却には, 時間に依存して古いデータから順に影響力を弱める受動忘却というものがある.しかし, 古いデータの中にも必要なデータがあろうし, 新しいデータであっても悪影響をもたらすデータがあるかもしれない.そこで本稿は, 感度を考慮して不要なデータを選択し, その不要データから順に忘却を行うという能動忘却のモデルを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
-
中山 弘隆
甲南大学理工学部
-
谷野 哲三
大阪大学大学院工学研究科
-
中山 弘隆
甲南大学知能情報学部
-
浅田 武史
大阪大学大学院工学研究科
-
谷野 哲三
大阪大学大学院
-
中山 弘隆
甲南大学 知能情報学部
-
中山 弘隆
甲南大学理学部
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