カーネル主成分分析を用いた学習機械のパラメータ自動決定法
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概要
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本論文では,カーネル主成分分析(KPCA)に基づいた新しい学習機械を提案する.KPCAは,パターン識別の前処理として用いられ,主成分分析を使う場合より良い認識性能が出せる場合も報告されている.KPCAと線形サポートベクトルマシンを合わせたカーネルプロジェクションマシン(KPM)は,モデル選択との併用により,少ない学習時間でサポートベクトルマシン(SVM)と同等の汎化性能が得られる利点があるが,その性能はSVMと同様カーネルパラメータに大きく依存する.本論文では,KPMに対し,KPCAの理論に基づいて最適なカーネルパラメータを決定するアルゴリズムを提案し,計算機実験によりその性能を評価する.SVMとの計算機実験による比較により,提案手法が少ない計算時間でより良い性能を達成できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-15
著者
-
堀田 一弘
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
高橋 治久
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
堀田 一弘
埼玉大学
-
関口 涼平
電気通信大学大学院情報通信工学専攻
-
高橋 治久
電気通信大学情報通信工学科
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