カーネルに基づく高次元空間における大幾何マージン最小分類誤り学習の提案(テーマセッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
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概要
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分類境界とその最近傍の学習標本との距離である幾何マージンを増大させつつ分類誤り最小化を直接的に目指す,大幾何マージン最小分類誤り学習法が提案され,多クラス分類課題に対する有効性が実証されている.本稿では,複雑なパターン分布に対処するためにカーネルを導入し,カーネルにより陰に写像される高次元空間において多クラス線形判別関数を定義し,それに対する大幾何マージン最小分類誤り学習法を提案する.本手法と,多クラスサポートべクターマシンや混合ガウス分布モデル及びRBFネットワークとの関連性もあわせて示す.
- 2010-12-02
著者
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
片桐 滋
同志社大学大学院
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学
-
足立 守
同志社大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
片桐 滋
同志社大学
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