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J-GLOBAL ID：201702241792763401   整理番号：17A1983429

SVM+モデルにおける利用可能な情報は特権情報として用いることができる.【JST・京大機械翻訳】

Using available information as privileged information in SVM+

著者 (3件)： Dong Yong (上海大学通信与信息工程学院,上海,200444) ,  Sun Guangling (上海大学通信与信息工程学院,上海,200444) ,  Liu Zhi (上海大学通信与信息工程学院,上海,200444)
資料名： Shanghai Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Shanghai Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 23  号： 4  ページ： 524-534  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2976A  ISSN： 1007-2861  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： 機械学習において、テスト段階において訓練段階が持つ特権情報が得られない場合、特権学習(learning using privileged information、LUPI)は有効な解決フレームである。特権情報を得るために特別な条件を必要とし、あるいはその他の原因により、すべての訓練サンプルの特権情報を得ることができないため、直観的で有効な方法を提案した。特権情報を欠くこの部分の訓練サンプルに対して、それらの利用可能な情報を同時に特権情報として使用し、それをサポートベクトルマシン(support vector machine+、SVM+)のモデルに組み入れた。本論文では,新しい拡張SVM+(extended SVM+,eSVM+)モデルを提案した。さらに、特権情報を含まない通常の教師あり学習問題に対して、訓練サンプルの特徴(情報を利用できる)を同時に特権情報として用い、新たな拡張SVMモデル(eSVM)を導出し、eSVMもSVM+の特殊ケースと考えることができる。2つの公開された顔表情データベース(BU-3DFEとBosphorus)に関して実験を行い,その結果は,利用可能な情報を特権情報戦略として用いることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  データベース ,  教師つき学習
準シソーラス用語： 情報戦略 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： learning using privilegend information (LUPI) ,  available information ,  privi-leged information ,  support vector machine+(SVM+)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： モデル