多クラスサポートベクトルマシンの確率的評価値出力手法
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概要
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多クラスサポートベクトルマシン(SVM)は認識性能の優れた学習モデルの一つであり,近年多く実用的な認識問題に適用されている。しかし、SVMの出力は正規化されていないため、多クラスSVMにおいては各SVMの出力値を比較利用することが困難である。これに対してPlattによってSVMの出力を事後確率に変換することで正規化する手法、シグモイドフィッティングが提案されている。本論文では、多クラスSVMでの使用を考慮してPlattの手法を拡張し、全でのSVMのパラメータ最適化を一括して行う手法を提案し、計算機シミユレーシヨンにより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
- 2007-12-15
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
リユウ リユウ
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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