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J-GLOBAL ID：201802246174579408   整理番号：18A1025232

スパース二次カーネルフリー最小二乗半教師付きサポートベクトルマシンのためのp-ADMM【JST・京大機械翻訳】

A P-ADMM for sparse quadratic kernel-free least squares semi-supervised support vector machine

著者 (4件)： Zhan Yaru (Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444, People’s Republic of China) ,  Bai Yanqin (Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444, People’s Republic of China) ,  Zhang Wei (Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444, People’s Republic of China) ,  Ying Shihui (Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444, People’s Republic of China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 306  ページ： 37-50  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： 本論文において,著者らは,目的関数にL_1ノルム正則化項を追加することによって,そして,非凸および非平滑二次計画問題をもたらす最小二乗法を用いることによって,スパース二次カーネルフリー最小二乗半教師つきサポートベクトルマシンモデルを提案した。計算的考察のために,平滑化技術とコンセンサス技術を用いた。次に,著者らは,それを解明するために乗算器(P-ADMM)の近位交互方向方法を採用して,同様に,パラメータ選択の戦略を提案した。次に,アルゴリズムの収束解析を導き出すだけでなく,kが反復の数であるo(1/k)としての収束速度も推定した。これは,非凸コンセンサス問題に対して今まで知られているP-ADMMの最良の限界を与える。このモデルの効率を実証するために,提案した方法をいくつかの最先端の方法と比較した。数値結果は,著者らのモデルがより良い精度とスパース性を達成することができることを示した。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： *透視図法 ,  平滑化 ,  凸形 ,  正則化 ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  *サポートベクトルマシン ,  二次計画法 ,  乗算器 ,  モデル ,  *最小二乗法 ,  目的関数
準シソーラス用語： スパース性 ,  最先端 ,  収束速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 半教師つきサポートベクトルマシン ,  スパース性 ,  二次カーネルフリー最小二乗 ,  平滑化 ,  コンセンサスモデル ,  P-ADMM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： カーネル ,  最小二乗 ,  教師 ,  サポートベクトルマシン