| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 3H |
| セッション名 |
| 生体情報科学 |
| 講演日 |
| 2009/09/02 |
| 講演場所(会議室等) |
| H会場（9号館2F 923教室） |
| 講演番号 |
| G-015 |
| タイトル |
| 中間点情報を用いたサポートベクターマシンに関する研究 |
| 著者名 |
| 山下 真吾, 田村 宏樹, 淡野 公一, |
| キーワード |
| サポートベクターマシン, 中間点, パターン識別 |
| 抄録 |
| 近年,パターン認識の分野においてサポートベクターマシンが注目され,いろいろな手法が提案されている.サポートベクターマシンの特徴の一つとしてマージン最大化のテクニックが挙げられるが,実問題ではうまく識別境界線が引かれないことがある.そのため,Cross-Validation 法を使うなどの工夫がなされてきている.本稿では与えられた訓練データの中間点の情報を用いてサポートベクターマシンの調整を行う方法を提案し,その特性を計算機実験で検証する.本稿で提案する手法の有効性を示すために2 クラスパターン分類のベンチマーク問題を対象とし,各種SVM,RadialBasis Function ネットワーク,Cross-Validation 法を用いた代表的なニューラルネットワークの1 つである3 層パーセプトロンと比較した. |
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