標本点ごとにカーネルパラメータを学習するサポートベクターマシン(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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非対称カーネルSVMにおいては,内積の中の高次元ヒルベルト空間への2つの写像を異なるものにすることにより,未知パターンの特徴空間への写像は固定し,学習パターンの写像を標本点ごとに変化させることができる.部分空間制約SVMによって,学習アルゴリズムに交差検定の原理を導入することが可能である.そこで両者を組み合わせることにより標本点ごとに異なるカーネルパラメータに対する重みを自動的に学習するSVMを構成する.
- 2010-10-28
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