プロトタイプ型分類器設計における最小分類誤り学習法とサポートベクターマシンの比較(テーマセッション+一般セッション,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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分類器のクラスモデルの規模に着目し,サポートべクターマシン(SVM: Support vector Machine)と最近提案された大幾何マージン最小分類誤り学習(LGM-MCE: Large Geometric Margin Minimum Classification Error)法の実験的な比較を行った.初めに,SVMの識別力が,スケーラビリティ問題にもつながりかねない,多数のプロトタイプ(サポートべクター)によってもたらされるものであることを示す.そして,サポートべクターの数が制限されている時にはSVMの識別力は不十分であることを指摘し,小規模でありながら高い識別力を持つ分類器を実現するためには,LGM-MCE法がSVMよりもはるかに有用であることを明らかにする.
- 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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