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J-GLOBAL ID：201802214849712591   整理番号：18A1711628

サポートベクトルマシンのための分解法の収束【JST・京大機械翻訳】

Convergence of decomposition methods for support vector machines

著者 (3件)： Zhang Qiaozhi (Department of Mathematics, Nanjing University, Nanjing 210093, China) ,  Wang Di (Department of Computer Science, Wenzhou University, Zhejiang 325035, China) ,  Wang Yanguo (Institute of Infrastructure Inspection, Chinese Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 317  ページ： 179-187  発行年： 2018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： 分解法は,サポートベクトルマシン(SVM)から生じる大規模二次計画法(QP)問題の解決において重要な役割を果たす。本論文では,SVMに対する一般的な分解法の収束を研究した。著者らは,作業セット選択に関する穏やかな条件の下で,分解アルゴリズムが,これまでしばしば使用されてきた緩和Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件を満たすQP問題の解に達した後に,有限数の反復内で停止することを証明した。さらに,SVM光の実装に使用される作業集合選択は,本論文で与えられた条件を満たすので,SVM光は,目的関数のHessian行列に関する正半決定性よりも強い仮定なしで有限停止特性を持つことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次計画法 ,  アルゴリズム ,  緩和現象 ,  *サポートベクトルマシン ,  目的関数 ,  *分割法
準シソーラス用語： 決定性 ,  Hessian行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サポートベクトルマシン ,  分解法 ,  収束 ,  二次計画法 ,  有限停止

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  分解法 ,  収束