忘却係数を持つSVMの統計的解析

野村 佳彦; 船谷 浩之; 池田 和司

doi:10.11509/sci.SCI08.0.369.0

第52回システム制御情報学会研究発表講演会

セッションID: 6U4-5

DOI https://doi.org/10.11509/sci.SCI08.0.369.0

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主催: システム制御情報学会

忘却係数を持つSVMの統計的解析

野村佳彦, 船谷浩之, *池田和司

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キーワード: 学習理論, サポートベクトルマシン, 忘却係数

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抄録

SVMはその高い汎化性能で知られており，多くの応用分野を持つ．しかしSVMではすべてのデータを同等に扱うため，データが逐次的に与えられる場合でもその逐次性の情報を加味することができない．そこで強化学習におけるTD学習や適応フィルタにおける最小二乗法のように，SVMにおいても忘却係数を導入し，指数的な重みをかけることが考えられる．本研究ではこの重み導入が，その性能にどのような影響を与えるかを理論的に解析する．

責任著者(Corresponding author)

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