ラグランジュ関数の鞍点探索法を用いたサポートベクターマシンの学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-1

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): A support vector machine learning using a saddle point search method of Lagrangian

著者名: 村上 敬祐(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)

著者名(英語): Keisuke Murakami|Takashi Okamoto|Seiichi Koakutsu

キーワード: サポートベクターマシン|鞍点問題|機械学習機械学習|Support Vector Machine|Saddle point problem,|Machine learning

要約(日本語): サポートベクターマシン（Support Vector Machine : SVM）は，優れた認識能力を持つパターン識別器として知られており，画像識別，音声識別などさまざまな分野で使用されている。本研究では，SVM の学習問題をラグランジュ関数法の鞍点問題に変換した上で，これを解くための勾配力学系を提案する。いくつかのベンチマーク問題において，提案手法を用いてSVM 学習問題の解が得られることを検証する。

PDFファイルサイズ: 154 Kバイト