多クラス分類のためのモジュラー型サポートベクターマシン

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-10

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): A modular support vector machine for multi-class classification

著者名: 山口 智(千葉工業大学)

著者名(英語): Yamaguchi Satoshi(Chiba Institute of Technology)

キーワード: サポートベクターマシン|多クラス分類|モジュラーニューラルネットワークモジュラーニューラルネットワーク|support vector machine|multi-class classification|modular neural network

要約(日本語): モジュラー構造を持つサポートベクターマシン(SVM)による多クラス分類の手法を提案する。サポートベクターマシンは優れたパターン分類能力を持っているが、原理的に2クラス分類を対象としたパターン認識器である。2個以上のクラス分類をするためには、複数のSVMを何らかの形で統合しなければならない。本稿では、HMEで利用されるゲーティングネットワークを利用し、複数のSVMからの出力に重み付をすることで、複数クラスの分類を可能とするモジュラー型SVMとその学習法について述べる。

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