Support Vector MachineとRBFネットワークによる追加学習(サポートベクターマシン(1))
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概要
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Support Vector Machine(SVM)は,現在最も強力なパターン分類手法の1つとして注目されている.本論文では,SVMを用いてパターン分類を行い,追加学習の有効性を示し,RBFネットワークとの比較,検討を行った.応用問題として,状況が次々に変化する株式売買問題に適用した.追加学習を行うことによって,環境が変化した時にも,柔軟な対応ができると考えられる.
- 2002-03-27
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