オンラインプロトタイプ生成による大規模データに対する高速SVM構築法(人工知能,認知科学)
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概要
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本論文では,自己組織化マップに基づくサポートベクターマシン(SVM)の学習高速化に有効なプロトタイプ生成法について提案する.提案手法はSVMの学習に必要なプロトタイプ構成をオンラインかつ自律的に取得するものである.生成されたプロトタイプは分布間の距離を導入したSVMによって高速に学習される.複数のデータセットに対して比較実験を行い処理速度についての有効性が確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-06-01
著者
-
申 富饒
中国南京大学計算機ソフトウェア新技術国家重点実験室
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
笠井 航
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
戸部 雄太郎
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻修士課程
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
笠井 航
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
戸部 雄太郎
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学
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