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J-GLOBAL ID：201702268484761978   整理番号：17A1385757

大規模データストリームのためのオンライン分類アルゴリズム:iGNGSVM【Powered by NICT】

An online classification algorithm for large scale data streams: iGNGSVM

著者 (2件)： Suarez-Cetrulo Andres L. (Computer Science Department, University Carlos III, Avda. Universidad, 30, 28911 Madrid, Spain) ,  Cervantes Alejandro (Computer Science Department, University Carlos III, Avda. Universidad, 30, 28911 Madrid, Spain)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 262  ページ： 67-76  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： ストリーム処理は最近,大量データに対応するために現在市販されている傾向の一つとなっている。しかし,通常これらの技術は,特定のインフラストラクチャとメモリと計算ノードに関して高い資源を必要とする。本論文では,ミニバッチ技術とトポロジー抽出法はサポートベクトルマシンとしての計算的に高価な機械学習技術を用いたただ一つのサーバのための管理できるへのデータのギガバイトにすることを助けることができるかを示した。データを連続的に到着するアルゴリズムiGNGSVMはデータセットへのサポートベクトルマシンの性能を改善するために提案する。LibSVMのミニバッチバージョンに対して評価し,良好な精度を達成し,これより速く行うことである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  サポートベクトルマシン ,  インフラストラクチャー ,  記憶装置 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  ストリーム処理 ,  *分類アルゴリズム ,  *オンライン ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ分類 ,  トポロジー抽出 ,  オンライン学習 ,  大データセット ,  ニューラルガスの成長 ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模データ ,  ストリーム ,  オンライン ,  分類アルゴリズム