| 講演名 | 2002/7/19 サポートベクターマシンと多目的計画法 浅田 武史, 中山 弘隆, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | サポートベクターマシンは近年,パターン分類問題で注目されている手法の1つである.一般的には2次計画問題で定式化されるが,距離関数を変えることで線形計画問題として定式化することができる.こうすることで計算時間を短縮することができる.ところで,SVMには完全分離を要求するハードマージン法があるが,場合によっては過学習になることがある.この問題を回避するため,誤判別データを多少許容するようなソフトマージン法が導入される.しかし,ソフトマージン法ではペナルティパラメータの選定が難しく,また重要なデータを見落とす可能性もある.本論文では,こうしたハードマージン法,ソフトマージン法のかかえる問題を回避する方法として,多目的線形計画問題を用いたSVMの導入を試みる. |
| 抄録(英) | Support Vector Machines(SVMs) are now thought as a powerful method for solving pattern recognition problems. SVMs are usually formulated as Quadratic Programming(QP). Using another distance function, SVMs can be formulated as Linear Programming(LP). In general, SVMs tend to make overlearning. In order to overcome this difficulty, the notion of soft margin is introduced. In this event, it is difficult to decide the weight for slack variables reflecting soft margin. In this paper, soft margin method is extended to Multi Objective Linear Programming(MOLP). It will be shown throughout several examples that SVMs reformulated as MOLP can give a good performance in pattern classification. |
| キーワード(和) | サポートベクターマシン / 多目的計画法 / 線形計画法 / 追加学習 |
| キーワード(英) | Support vector machines / Multi-objective programming / Linear programming / Additional learning |
| 資料番号 | NC2002-32 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2002/7/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | サポートベクターマシンと多目的計画法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Support Vector Machines and Multi-objective Programming |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | サポートベクターマシン / Support vector machines |
| キーワード(2)（和/英） | 多目的計画法 / Multi-objective programming |
| キーワード(3)（和/英） | 線形計画法 / Linear programming |
| キーワード(4)（和/英） | 追加学習 / Additional learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浅田 武史 / Takeshi ASADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 甲南大学大学院自然科学研究科 Graduate School of Natural Sciences, Konan University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中山 弘隆 / Hirotaka NAKAYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 甲南大学理工学部 Department of Information Science and Systems Engineering, Konan University |
| 発表年月日 | 2002/7/19 |
| 資料番号 | NC2002-32 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 253 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |