講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-11-11 16:20
凸2次計画問題に対する2段階逐次部分最適化アルゴリズムの実験的評価 ○小林裕太・高橋規一(九大) NLP2009-97 |
抄録 |
(和) |
凸2次計画問題は線形制約条件の下で凸2次関数を最小化する最適化問題であり,多くの分野で重要な役割を果たしている.著者らは最近,サポートベクトルマシンの効率的学習法である分割法のアイデアを基に,一般の凸2次計画問題に適用可能な2段階逐次部分最適化アルゴリズムを提案した.本稿では,このアルゴリズムの詳細について述べるとともに,性能評価のために行った実験の結果を示す. |
(英) |
A convex quadratic programming (QP) problem is an optimization problem in which a convex quadratic function is minimized subject to some linear constraints. QP problems play important roles in many fields. Recently, the authors have proposed a two-phase sequential partial optimization algorithm for solving general convex QP problems, which is based on the decomposition method for the training of support vector machines. In this report, we describe the algorithm in detail and present experimental results to evaluate its performance. |
キーワード |
(和) |
凸2次計画問題 / 逐次部分最適化 / サポートベクトルマシン / Scilab / / / / |
(英) |
convex quadratic programming problem / sequential partial optimization / support vector machine / Scilab / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 269, NLP2009-97, pp. 85-90, 2009年11月. |
資料番号 |
NLP2009-97 |
発行日 |
2009-11-04 (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) |
PDFダウンロード |
NLP2009-97 |