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J-GLOBAL ID：201802287049620715   整理番号：18A0587789

サポートベクトルマシン分類のためのサンプルに基づく正則化【Powered by NICT】

Sample-based regularization for support vector machine classification

著者 (4件)： Tran Dat Thanh (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Tampere, Finland) ,  Waris Muhammad Adeel (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Tampere, Finland) ,  Gabbouj Moncef (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Tampere, Finland) ,  Iosifidis Alexandras (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Tampere, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPTA  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 本論文では,訓練サンプルレベルで動作する良く知られたサポートベクトルマシン(SVM)分類器のための新しい正則化方式を提案した。提案されたアプローチは,最大マージンベース分類は,選択された訓練データの線形結合として決定関数を定義するという事実によって動機づけられていると,訓練サンプル選択の変動は,汎化性能に直接影響する。提案した正則化法の開発は,動機づけされた直感的なことを示した。実験結果は,提案した正則化スキームは,古典的な認識問題と同様に人間行動認識タスクにおける標準SVMよりも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【Powered by NICT】

シソーラス用語： *正則化 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 線形結合 ,  訓練データ , 【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 (4件)： サポートベクトルマシン ,  分類 ,  サンプル ,  正則化