多クラスサポートベクトルマシンに対する多目的最適化モデル(グラフ,ペトリネット,ニューラルネット,及び一般)
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概要
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サポートベクトルマシンはもともと数理計画問題を解くことによって2クラス分類を実現する手法として提案された.その基本は2つのクラス間の幾何的マージンを最大にする分離超平面を求めることにある.SVMを多クラス分類に適用する方法は数多く提案されているが,ここでは1つの問題だけを解くall-together法に焦点を絞る.この揚合,本来マージンが複数の組み合わせだけ生じることから多目的最適化問題としての定式化が自然である.ハードマージン,ソフトマージン双方に対する新しい多目的最適化モデルを提案する.直接的に定式化された問題はやや複雑な形をしているが,それをより容易に求解可能な2次錐計画問題に帰着させることが出来ることを示す.
- 2008-10-30
著者
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谷野 哲三
大阪大学
-
巽 啓司
大阪大学大学院工学研究科
-
谷野 哲三
大阪大学工学研究科
-
谷野 哲三
大阪大学大学院工学研究科
-
巽 啓司
大阪大学工学研究科
-
谷野 哲三
Gradaute School Of Engineering Osaka University
-
河内 諒
大阪大学工学研究科
-
河内 諒
大阪大学大学院工学研究科
-
林田 賢二
大阪大学大学院工学研究科
-
林田 賢二
大阪大学
-
谷野 哲三
大阪大学大学院
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