特許

J-GLOBAL ID：200903042434741556

サポートベクトル機械を使用する方法

発明者： クリストファー ジョン バージェス
出願人/特許権者： ルーセント テクノロジーズ インコーポレイテッド
代理人 (1件)： 三俣 弘文
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平10-169787
公開番号（公開出願番号）：特開平11-073406
出願日： 1998年06月17日
公開日（公表日）： 1999年03月16日
要約：

【要約】【課題】 与えられたベクトルのセットを試験段階で用いるために高次元空間に写像するアルゴリズムを用いた機械の効率を改善する。【解決手段】 サポートベクトル機械(SVM)は、その判定面がサポートベクトルのセットによって、および、対応する重みのセットによって、パラメトライズされる万能学習機械である。本発明によるSVMは、縮小セットベクトルを用いる。縮小セットベクトルの数は、セット内のベクトルの数より少ない。これらの縮小セットベクトルはセット内のベクトルとは異なり、同次2次核で用いられる固有値計算とは異なる最適化法に従って決定される。実施例では、パターン認識で用いるために、SVMは縮小セットベクトルを利用し、これにより、ユーザが選択するファクタだけこのSVMの効率を改善する。これらの縮小セットベクトルは、無制約最適化法に従って決定される。

請求項（抜粋）：

入力データ信号を受け取るステップと、前記入力データ信号に作用可能なサポートベクトル機械を用いて出力信号を生成するステップとからなる、サポートベクトル機械を使用する方法において、前記サポートベクトル機械は縮小セットベクトルを利用し、前記縮小セットベクトルは、同次2次核に用いられる固有値計算以外の最適化法を用いて訓練段階中にあらかじめ決定されたものであることを特徴とする、サポートベクトル機械を使用する方法。