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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-03-09 16:05 RKHS射影に基づく多カーネル適応学習に関する一検討 ○石井隆一郎・湯川正裕（新潟大）  CAS2011-163 SIP2011-183 CS2011-155 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，RKHS射影に基づく多カーネル適応学習アルゴリズムについて検討する．まず，既存のカーネル適応アルゴリズムが，ベクトル空間射影の観点からパラメータ空間射影法とRKHS射影法に大別できることを述べる．次に，複数のカーネル関数の凸結合係数を（Ivanov正則化を用いた最適化問題に基づいて）Wrapper法によって決定するバッチ処理手法を紹介し，これによって決定される結合係数を用いたRKHS射影法を示す．これを，本稿における「RKHS射影に基づく多カーネル適応学習アルゴリズム」とする．カーネル適応学習では，選択されたデータ点を中心とする複数のガウス関数の線形和で未知の非線形関数を近似する．RKHS射影に基づく多カーネル適応学習アルゴリズムでは，全てのデータ点において関数の形状が固定される．一方，パラメータ空間射影に基づく多カーネル適応学習アルゴリズムでは，データ点毎に異なる形状の関数を形成することで，各データ点における関数を非線形関数に適合させることができる．RKHS射影とパラメータ空間射影に基づく各々の多カーネル適応学習アルゴリズムを非線形時系列予測問題へ適用し，性能評価を行なう． |
| （英） | A multi-kernel adaptive learning based on RKHS projection (MKAL-RKHS) is investigated. It is first shown that the existing kernel adaptive learning algorithms can be classified into two categories from the vector space projection viewpoint: RKHS projection and parameter-pace projection approaches. A batch approach to determining convex combination coefficients to multiple kernels by Wrapper method based on optimization with an Ivanov regularization is then introduced, and a MKAL-RKHS algorithm employing the combination coefficients is presented. In kernel adaptive learning, an unknown nonlinear function is approximated by a linear combination of multiple Gaussian functions centered respectively at selected data points. In MKAL-RKHS, the shapes of functions are all the same at any selected data points. On the other hand, in the multi-kernel adaptive learning based on parameter-space projection (MKAL-PS) [Yukawa 2010], the shapes of functions are automatically adjusted independently from point to point so that the shape of function at each point fits the unknown function. The MKAL-RKHS and MKAL-PS algorithms are applied to online prediction of nonlinear time series data, and their performance is evaluated by simulations. | |
| キーワード | （和） | カーネル適応フィルタ / 多カーネル / 再生核ヒルベルト空間 / 直交射影 / / / / |
| （英） | kernel adaptive filter / multiple kernels / reproducing kernel Hilbert space (RKHS) / orthogonal projection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 466, SIP2011-183, pp. 315-320, 2012年3月. | |
| 資料番号 | SIP2011-183 | |
| 発行日 | 2012-03-01 (CAS, SIP, CS) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | CAS2011-163 SIP2011-183 CS2011-155 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS SIP |
| 開催期間 | 2012-03-08 - 2012-03-09 |
| 開催地（和） | 新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」 |
| 開催地（英） | The University of Niigata |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network Processor, Signal Processing for communication, and Wireless LAN/PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2012-03-CAS-CS-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RKHS射影に基づく多カーネル適応学習に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Note on Multi-Kernel Adaptive Learning Based on RKHS Projection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カーネル適応フィルタ / kernel adaptive filter |
| キーワード(2)（和/英） | 多カーネル / multiple kernels |
| キーワード(3)（和/英） | 再生核ヒルベルト空間 / reproducing kernel Hilbert space (RKHS) |
| キーワード(4)（和/英） | 直交射影 / orthogonal projection |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石井 隆一郎 / Ryu-ichiro Ishii / |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯川 正裕 / Masahiro Yukawa / |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-03-09 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | CAS2011-163, SIP2011-183, CS2011-155 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.465(CAS), no.466(SIP), no.467(CS) |
| ページ範囲 | pp.315-320 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-03-01 (CAS, SIP, CS) |
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