講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-11-22 11:55
サポートベクトル回帰のための分割法の大域収束性について ○郭 駿・高橋規一(九大) NLP2007-96 |
抄録 |
(和) |
サポートベクトル回帰に現れる大規模凸二次計画問題の効率的解法として分割法が広く用いられている.分割法では、大規模凸二次計画問題が一連の小規模凸二次計画問題に分割され、各小規模問題は元の問題よりもずっと高速に解けるため、全体の計算時間も短くなる.本稿では,サポートベクトル回帰に対する分割法の大域収束性を考察する.FlakeとLawrenceによって定式化された凸二次計画問題に対する分割法が有限回の反復で停止することを証明する. |
(英) |
To solve the large size quadratic programming (QP) problems arising in support vector regression (SVR) efficiently, decomposition methods are usually used. In a decomposition method, a large QP problem is decomposed
into a series of smaller QP subproblems, which can be solved much faster
than the original one. In this report, we consider the global convergence
of decomposition methods for SVR. We will show the decomposition methods for the convex programming problem formulated by Flake and Lawrence always stop within a finite number of iterations. |
キーワード |
(和) |
サポートベクトル回帰 / 分割法 / 大域収束性 / / / / / |
(英) |
support vector regression / decomposition method / global convergence / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 349, NLP2007-96, pp. 7-12, 2007年11月. |
資料番号 |
NLP2007-96 |
発行日 |
2007-11-15 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2007-96 |