特許
J-GLOBAL ID：200903053535168247

サポートベクトルマシンの再学習方法

発明者：
松本 一則

松本 一則 について

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グエン ズン デュック

グエン ズン デュック について

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滝嶋 康弘

滝嶋 康弘 について


出願人/特許権者：
KDDI株式会社

KDDI株式会社 について


代理人 (3件)： 田中 香樹 ,  平木 道人 ,  田邉 壽二
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2008-057921
公開番号（公開出願番号）：特開2009-217348
出願日： 2008年03月07日
公開日（公表日）： 2009年09月24日
要約：
【課題】良質で少数のサンプルを用いて再学習させることにより、SVMの精度向上と計算量の削減を達成できるサポートベクトルマシンの再学習方法を提供する。【解決手段】既知のラベルを有する初期学習用訓練サンプルの集合を用いてSVMを学習する段階S1,S2と、前記初期学習用訓練サンプルを摂動処理する段階S3と、該摂動処理されたサンプルを追加用訓練サンプルとする段階S4と、前記初期学習用訓練サンプルと前記追加用訓練サンプルとを用いて、前記学習されたSVMを再学習する段階S5とからなる。前記摂動処理される初期学習用訓練サンプルとして、非サポートベクトルに対応する初期学習用訓練サンプルを除去した訓練サンプル、ソフトマージン超平面上に存在するサポートベクトルに対応する訓練サンプル等を用いてもよい。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
サポートベクトルマシンの再学習方法であって、 既知のラベルを有する初期学習用訓練サンプルの集合を用いてSVMを学習する段階と、 前記初期学習用訓練サンプルを摂動処理する段階と、 該摂動処理されたサンプルを追加用訓練サンプルとする段階と、 前記初期学習用訓練サンプルと前記追加用訓練サンプルとを用いて、前記学習されたSVMを再学習する段階とからなるサポートベクトルマシンの再学習方法。
IPC (1件)：
G06N 3/00
FI (1件)：
G06N3/00 560A
引用特許：
出願人引用 (2件) 審査官引用 (4件)
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引用文献：
審査官引用 (2件)

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