Support Vector Machine の構造を利用したニューラルネットワークの研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20003

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2020/03/16

タイトル(英語): A Novel Neural Network using Structure of Support Vector Machine

著者名: 小川 恭子(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学)

著者名(英語): Kyoko Ogawa(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University)

キーワード: ＳＶＭ－ＮＮ|ＳＶＭ|深層学習|SVM-NN|SVM|Deep Learning

要約(日本語): 本研究では，進化型機械学習 (evolutionary Machine Learning: evoML) のひとつである SVM (Support Vector Machine) と深層学習を融合した SVM-Neural Network(SVM-NN) を非線形な識別問題に適用するために拡張する．また，実際にベンチマーク問題に提案手法を適用することで探索性能を解析する．_x000D_ _x000D_

要約(英語): In this research, we have extended the SVM-Neural Network (SVM-NN), which is one of the evolutionary machine learning framework (evoMLF). In this study, we applied the SVM-NN to nonlinear classification problems and researched sensitivity analysis of hyperparameters taking the benchmark problem as an example._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,145 Kバイト