特許
J-GLOBAL ID：201003056466431968
コンデンスドSVM
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (3件)：
田中 香樹
, 阪本 清孝
, 田邉 壽二
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2009-018011
公開番号（公開出願番号）：特開2010-176368
出願日： 2009年01月29日
公開日（公表日）： 2010年08月12日
要約：
【課題】大量の訓練データを用い、かつ高速で学習できるコンデンスドSVMを提供する。【解決手段】第1ステージWS選択部3は、訓練データDB1から複数個の訓練データをサンプリングし、その中の最適訓練ベクトルxtを選択し、WS管理部5に出力する。第2ステージWS選択部4は、第1ステージの終了後、前記訓練DB1から訓練データを1個ずつ取り出し、最適性を満足する訓練データxtを選択してWS管理部5に出力する。SVM最適化処理部6は、WS管理部5で管理されているWS中から前記第1、第2ステージWS選択部3,4で選択された訓練データxtに最も近い距離の訓練データを抽出し、該距離が予め定められた値より小さい場合に該第1、第2の2個の訓練データを1個の訓練データに凝縮(コンデンス)する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
多数の訓練データを有する訓練データベースと、
該訓練データベースから複数個の訓練データを選択し、その中から1個の最適訓練ベクトルを求める手順を繰り返し行う第1ステージワーキングセット(WS)選択部と、
第1ステージの終了後、前記訓練データベース中の訓練データを1個ずつ取り出し、最適性を満足する訓練データを選択する第2ステージワーキングセット(WS)選択部と、
前記第1、第2ステージWS選択部で選択された訓練データを管理するワーキングセット(WS)管理部と、
前記第1、第2ステージWS選択部で選択された第1の訓練データに最も近い距離の第2の訓練データを、前記WS管理部で管理されているWS中から抽出し、前記第1、第2の訓練データの距離が予め定められた値より小さい場合に該第1、第2の2個の訓練データを1個の訓練データに凝縮する手段を有するSVM最適化処理部とを具備してなるコンデンスドSVM。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用文献：
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