部分空間法に基づくL2サポートベクトルマシンの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-3

グループ名: 【C】平成22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: 2010/09/02

タイトル(英語): Subspace Based L2-Support Vector Machines

著者名: 北村 拓也(神戸大学),阿部 重夫(神戸大学)

著者名(英語): Takuya Kitamura(Kobe University),Shigeo Abe(Kobe University)

キーワード: パターン認識|部分空間法|サポートベクトルマシンサポートベクトルマシン|pattern recognition|subspace method|support vector machine

要約(日本語): 本論文では, 部分空間法に基づくL2-サポートベクトルマシン (SSL2-SVM) を提案する. 通常の部分空間法によって生成されたクラス部分空間を構成する各軸に対して, 分割法を適用することのできるL2サポートベクトルマシン (L2-SVM) を用いてマージン最大化の概念に基づき最適化することにより, 大規模データにおいても高速な学習を可能とさせる. 計算機実験により提案手法の有効性を示す.

PDFファイルサイズ: 3,914 Kバイト