807 Gaussian Karnelの半径と適応的スケーリング(OS8. 計算力学と最適化(2),オーガナイズドセッション講演)
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概要
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In this paper, we propose a new simple estimate for the width of the Gaussian kernel, based on the estimate proposed by Nakayama. First, the simple estimate for width proposed by Nakayama is analyzed, and then some sufficient conditions will be described. According to these sufficient conditions, a new simple estimate for the width of the Gaussian kernel is proposed. Considering the equivalence between some machine learning techniques, it is expected that the proposed estimate of the width is applicable to wide range of machine learning techniques employing the Gaussian kernel. Through numerical examples, the validity of the proposed estimate of the width is examined.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2010-09-23
著者
-
北山 哲士
金沢大学理工研究域
-
荒川 雅生
香川大学工学部
-
山崎 光悦
金沢大学大学院自然科学研究科
-
山崎 光悦
金沢大学理工研究域
-
北山 哲士
金沢大学
-
荒川 雅生
香川大学
-
山崎 光悦
金沢大 大学院自然科学研究科
-
山崎 光悦
金沢大学 大学院自然科学研究科
-
山埼 光悦
金沢大
-
北山 哲士
金沢大
-
北山 哲士
College of Science and Engineering, Kanazawa University
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