| 講演名 | 2001/10/11 Fisher Kernelとその周辺 津田 宏治, |
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| 抄録(和) | サポートベクターマシンなどのカーネル法を適用するには、二対象間のカーネル関数を用意する必要がある。対象がベクトル空間の一点として表されている場合には、ガウシアンカーネルや多項式カーネルなどがあり、長さの異なる記号列や、グラフなどといった複雑な構造を持つ対象にもそれぞれカーネルは提案されてはいるが、それらは全てアドホックなものであり、どんな対象にでも適用できる汎用的なものは、最近まで提案されていなかった。それに対し、JaakkolaとHausslerによって提案されたFisherカーネル[11]は、確率モデルから定義されるカーネル関数であるので、どのような対象であっても、その上に確率モデルが定義されている限り適用することができる。本稿では、Leave-one-out mapという写像を用いて、Fisherカーネルの持つ意味を解釈した上で、Fisherカーネルは訓練サンプルのクラスラベルを考慮しないため、分類問題に対してはあまり良い方法ではないことを指摘する。そして、この問題を解決するため最近筆者らによって提案されたTOPカーネル[16]の紹介を行う。 |
| 抄録(英) | The kernel methods such as support vector machines need a kernel function between two objects to be defined. When an object is represented as a vector, various kernels, e.g.the Gaussian and polynomial kernels, are available. Also for discrete data such as sequences or graphs, there have been proposed many ad-hoc approaches. However, the kernel which is applicable to general cases was not known before the Fisher kernel was proposed[11]. The Fisher kernel is derived from probabilistic models and applicable to any data as long as a probabilistic model is defined. In this paper, we will give the intuitive explanation for the Fisher kernel in terms of the leave-one-out maps. Also, since the Fisher kernel is not considered as a suitable method for classification, we introduce a specialized kernel for classification, which is called"the TOP kernel"[16]. |
| キーワード(和) | Fisherカーネル / TOPカーネル / サポートベクターマシン / タンパク質分類 |
| キーワード(英) | The Fisher kernal / The TOP kernel / Support vector machines / protein classification |
| 資料番号 | PRMU2001-108,NC2001-58 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2001/10/11(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | Fisher Kernelとその周辺 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Fisher Kernel and Beyond |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Fisherカーネル / The Fisher kernal |
| キーワード(2)（和/英） | TOPカーネル / The TOP kernel |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシン / Support vector machines |
| キーワード(4)（和/英） | タンパク質分類 / protein classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津田 宏治 / Koji TSUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産総研生命情報科学研究センター AIST Computational Biology Research Center |
| 発表年月日 | 2001/10/11 |
| 資料番号 | PRMU2001-108,NC2001-58 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 362 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
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