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J-GLOBAL ID：201702225890336820   整理番号：17A0346674

疑似特権情報とSVM+【JST・京大機械翻訳】

Pseudo-privileged information and SVM+

著者 (3件)： Sun Guangling (School of Communication and Information Engineering, Shanghai Univ.) ,  Dong Yong (School of Communication and Information Engineering, Shanghai Univ.) ,  Liu Zhi (School of Communication and Information Engineering, Shanghai Univ.)
資料名： Xi’an Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Xi'an Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 6  ページ： 103-108  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0859A  ISSN： 1001-2400  CODEN： XDKXEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： いくつかの訓練サンプルが特権情報を持つ特権学習に対して,疑似特権情報と対応するSVM+を提案した。一方、非特権情報のサンプルに対して偽の特権情報を追加することによって、この部分サンプルの弛緩変数を修正空間で予測することができ、それによってモデルの汎化能力を有効に向上させることができる。情報と確率的特性は,効果的に偽の特権情報である。一方,真の特権情報を擬似特権情報で置換し,すべての訓練サンプルの緩和変数を唯一の修正空間で予測する。実践において、少なくとも一部の真の特権情報と二分類問題に対して、一つの修正空間を用いることで、より優れた汎化能力が得られることが分かった。手書き数字と顔表情認識問題に関する実験結果により、擬似特権情報を用いたSVM+は一定の優位性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数字 ,  *汎化 ,  緩和現象 ,  学習
準シソーラス用語： 表情認識 ,  手書き , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： learning using privileged information ,  pseudo-privileged information ,  SVM+

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)