講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-13 13:30
忘却係数を持つサポートベクトルマシンの統計的解析 ○野村佳彦・船谷浩之・池田和司(京大) NC2007-168 |
抄録 |
(和) |
サポートベクトルマシン(SVM)は通常バッチ処理で学習されるが,学習すべき目標が時間変化する状況では何らかの工夫が必要になる.本研究では適応フィルタにおけるRLS アルゴリズムと同様に忘却係数を導入し,SVMの性能への影響を解析した.具体的には,入力空間が1次元の場合について,平均汎化誤差を導出した.忘却係数を持つSVMにおいては通常のバッチ学習やオンライン学習と異なり,例題数が無限に増えても平均汎化誤差は零には収束しない.この解析結果は,計算機実験により確認された. |
(英) |
Support Vector Machines (SVMs) are, in general, trained in batch but any trick is necessary when the target to be trained is time-varying. In this study, we introduced the idea of forgetting factor (FF) of the RLS algorithm for adaptive filters and analyzed its effect on the SVM performance. More concretely, we derived the average generalization error of the algorithm in a simple case where input space is one-dimensional. The average generalization error of the SVMs with FF does not converge to zero, differently from the SVM in batch or online. We confirmed our results by computer simulations. |
キーワード |
(和) |
サポートベクトルマシン / 忘却係数 / 平均汎化誤差 / / / / / |
(英) |
support vector machine / forgetting factor / average generalization error / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-168, pp. 331-336, 2008年3月. |
資料番号 |
NC2007-168 |
発行日 |
2008-03-05 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-168 |