| 講演名 | 1999/10/21 SVMと復元問題 津田 宏治, |
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| 抄録(和) | 復元問題とは,信号が雑音等により劣化されたとき,元の信号を求める問題を指す.教師が,訓練サンプルを識別しクラスラベルをつける過程を,識別関数の劣化ととらえれば,識別器の学習は,クラスラベルから識別関数を求める復元であると考えられる.本稿では,従来のサポートベクターマシン(SVM)における学習を,教師モデルに雑音を含まない場合の復元として定式化し,それにもとづき,雑音を含む場合に拡張する.その結果,雑音を含まない場合に比べ,一般化性能が向上することを示す. |
| 抄録(英) | Restoration is the task to obtain the original signal from sampled points of the degraded signal. When the class labels, which are assigned by a teacher, are regarded as the degradation of discriminant function, the learning of classifier can be formulated as restoration. We will show that the support vector learning can be formulated as restoration based on noiseless model. Based on this analysis, we will propose a SV learning based on noisy model. In experiments, noisy SVM is compared with the conventional one with respect to generalization ability. |
| キーワード(和) | パターン認識 / サポートベクターマシン / MAP推定 / ウイーナーフィルタ |
| キーワード(英) | Pattern recognition / Support Vector Machine / MAP estimate / Wiener Filter |
| 資料番号 | NC99-43 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/10/21(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | SVMと復元問題 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Support Vector Machine and Restoration Problem |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern recognition |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(3)（和/英） | MAP推定 / MAP estimate |
| キーワード(4)（和/英） | ウイーナーフィルタ / Wiener Filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津田 宏治 / Koji Tsuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電子技術総合研究所知能情報部 Machine Understanding Division, Electrotechnical Laboratory |
| 発表年月日 | 1999/10/21 |
| 資料番号 | NC99-43 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 382 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |