SVMのカーネルの自動選択と特徴空間の圧縮を同時に行う学習アルゴリズム

陵城 孝志; 森 耕平; 小野 佑樹

doi:10.11509/sci.SCI10.0.66.0

第54回システム制御情報学会研究発表講演会

セッションID: W253

DOI https://doi.org/10.11509/sci.SCI10.0.66.0

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主催: システム制御情報学会

SVMのカーネルの自動選択と特徴空間の圧縮を同時に行う学習アルゴリズム

*陵城孝志, 森耕平, 小野佑樹

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キーワード: サポートベクトルマシン, カーネル, 特徴空間

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抄録

高い汎化性能を示すクラス分類器を生成することで知られているサポートベクトルマシン(SVM)を拡張して汎化性能を高める手法に，分離超平面の重みと同時にカーネル自体も学習する手法と，特徴空間の次元を圧縮する手法がある．本研究では，この二つの全く異なる手法を統合した手法を提案し，汎化性能に及ぼす影響を数値実験結果として述べる．

責任著者(Corresponding author)

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