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J-GLOBAL ID：201702255258658218   整理番号：17A0755742

ピンボール損失を用いた新しいツインサポートベクトルマシン【Powered by NICT】

A Novel Twin Support-Vector Machine With Pinball Loss

著者 (3件)： Xu Yitian (College of Science, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Yang Zhiji (College of Science, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Pan Xianli (College of Science, China Agricultural University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 2  ページ： 359-370  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一大型QPPの代わりに小型二次計画法問題(QPP)のペアを解くことにより二非平行超平面を生成する,ツインサポートベクトルマシン(TSVM)は,標準SVMよりも速く,特に大規模データセット。しかし,伝統的なTSVMは再サンプリングのための騒音と不安定性の感度を容易に生じる,ヒンジ損失を採用した。TSVMの性能を高めるために,分位距離を扱い,雑音点に敏感でないであるピンボール損失(ピンTSVM)を有する新規TSVMを提示した。はさらにその特性,雑音非感受性,クラス間距離最大化とクラス内散乱の最小化を調べた。添加では,ツインパラメトリック-マージンSVMを用いた著者らのピンTSVMと理論におけるピンボール損失を用いたSVMを比較した。合成データセットに関する数値実験と異なる雑音を有する十四のベンチマークデータセットは,提案した方法の実現可能性と妥当性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *雑音 ,  二次計画法 ,  騒音 ,  感受性 ,  不安定性 ,  散乱 ,  ヒンジ
準シソーラス用語： 数値実験 ,  リサンプリング ,  超平面 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： ボール ,  損失 ,  サポートベクトルマシン