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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-23 10:30 最小分類誤り基準に基づく多クラスサポートベクターマシン ○上原久嗣（同志社大）・渡辺秀行（NICT）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大）・松田繁樹・堀 智織（NICT）  PRMU2013-93 MVE2013-34 |
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| 抄録 | （和） | 最小分類誤り（MCE: Minimum Classification Error）学習法に広く用いられる勾配法は，その対象である非凸な目的関数の最小化にしばしば多くの工夫を必要とし，その運用は必ずしも容易ではない．この問題を軽減するため，扱いが確立され，かつ高速である多クラスサポートベクターマシンの最適化法をMCE法に適用する新しい学習法を提案する．この適用は，MCE学習法の非凸な目標関数を最適化が容易な補助関数に置き換えることによって実現される．提案手法の詳細と，評価実験を通したその基本的性能を紹介する． |
| （英） | Gradient-descent-based optimization methods used in Minimum Classification Error (MCE) training are not necessarily easily-handled, because they often require careful devices to minimize the non-convex objective of MCE training. To alleviate this difficulty, we propose in this paper a new training method by applying the optimization method of Multi-class Support Vector Machine, which runs fast and does not need know-how, to the MCE method. This application is realized by replacing the non-convex objective of MCE training with a new auxiliary function that is easy to optimize. The paper introduces the definition of proposed method in detail and it briefly reports experimental evaluation results for the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 最小分類誤り学習 / 多クラスサポートベクターマシン / 補助関数法 / カーネル / / / / |
| （英） | Minimum classification error training / Multi-class support vector machine / Auxiliary function method / Kernel / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 402, PRMU2013-93, pp. 13-18, 2014年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2013-93 | |
| 発行日 | 2014-01-16 (PRMU, MVE) | |
| 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 | PRMU2013-93 MVE2013-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM MVE |
| 開催期間 | 2014-01-23 - 2014-01-24 |
| 開催地（和） | 大阪大学豊中キャンパス 基礎工学部国際棟 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人体・動作の認識と理解，福祉と共生，国際会議報告 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2014-01-PRMU-CVIM-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 最小分類誤り基準に基づく多クラスサポートベクターマシン |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-Class Support Vector Machine based on Minimum Classification Error Criterion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最小分類誤り学習 / Minimum classification error training |
| キーワード(2)（和/英） | 多クラスサポートベクターマシン / Multi-class support vector machine |
| キーワード(3)（和/英） | 補助関数法 / Auxiliary function method |
| キーワード(4)（和/英） | カーネル / Kernel |
| 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） | 上原 久嗣 / Hisashi Uehara / ウエハラ ヒサシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe / ワタナベ ヒデユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片桐 滋 / Shigeru Katagiri / カタギリ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 美穂 / Miho Ohsaki / オオサキ ミホ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 繁樹 / Shigeki Matsuda / マツダ シゲキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀 智織 / Chiori Hori / |
| 第6著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-23 10:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2013-93, MVE2013-34 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.402(PRMU), no.403(MVE) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-01-16 (PRMU, MVE) |
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