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J-GLOBAL ID：201002244646974606   整理番号：10A0875580

改良グループスパース分類器

Improved Group Sparse Classifier

著者 (2件)： MAJUMDAR Angshul (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Univ. of British Columbia, CAN) ,  WARD Rabab K. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Univ. of British Columbia, CAN)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 31  号： 13  ページ： 1959-1964  発行年： 2010年10月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特定のクラスの訓練サンプルが,そのクラスに属する新しい任意の試験サンプルに対して近似的に線形基底を形成するという仮定に基づいた新しい分類器を提案した。これは新しい仮定ではない。二つの先行研究であるスパース分類器(Yangら,2009)とグループスパース分類器(MajumdarとWard,2009)はその上に構築されている。しかし,両先行研究はある欠点を持っている。二つの先行研究で提案された二つの最適化アルゴリズムは,前述の仮定の全ての含意を完全には捉えていない。本稿では,前述の仮定の全ての複雑さを考慮し,その結果として新しい非凸最適化問題を解くことを要求した。著者らは反復再重みづけ最小二乗法に基づく,この最適化問題を解くためのエレガントな方法を開発した。著者らの分類器は非常に柔軟である。先の分類器は,実は前述の分類器の二つの特別な事例である。提案した分類器を,ベンチマーク分類データベース上で,前述の仮定に従って,先のものと厳格に比較した。その結果は,ほとんどの場合,提案した分類器は先のものよりも著しく良く,最悪の場合でも提案した分類器は先のものと同等であることを示した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン分類 ,  *分類装置 ,  性質 ,  アルゴリズム ,  最適化問題 ,  最小二乗法 ,  重みづけ ,  物体認識 ,  文字認識 ,  数学的変換
準シソーラス用語： スパース性 ,  最適化アルゴリズム ,  凸最適化問題 ,  顔認識 ,  線形結合

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

タイトルに関連する用語 (2件)： グループ ,  分類器