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J-GLOBAL ID：201802241247334994   整理番号：18A1810441

Kemelベース非線形表現によるサポートベクトルマシンの改良【JST・京大機械翻訳】

Support Vector Machine Improvement with Kemel-Based Nonlinear Representor

著者 (2件)： Xiong Zhuang (Guizhou University, College of Big Data and Information Engineering, Guiyang, China) ,  Liu Benyong (Guizhou University, College of Big Data and Information Engineering, Guiyang, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IMCEC  ページ： 1119-1122  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： カーネルベースの非線形表現装置(KNR)における最適特徴表現のアイデアを導入して,従来のサポートベクトルマシン(SVM)は,KKR-SVMと呼ばれる新しいバージョンにこの論文で改良される。最初に,k-平均教師なし方法を採用して,K中心を形成するために入力パターンをクラスタ化した。次に,再生カーネルHilbert空間(RKHS)の点である写像関数をK中心とKNR法に基づいて推定し,入力パターンを推定関数を用いて高次元特徴空間に明示的に写像した。最後に,従来のSVMを分類器として採用し,写像パターンを分類した。手書きディジタル認識に関する実験結果は,提案したKKR-SVMが従来のSVMより優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert空間 ,  高次元 ,  写像 ,  ディジタル方式 ,  *サポートベクトルマシン ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 手書き ,  特徴空間 ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

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