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J-GLOBAL ID：202202210297455464   整理番号：22A0157282

パターン分類と回帰のための正則化ツインミニマックス確率マシン【JST・京大機械翻訳】

Regularized twin minimax probability machine for pattern classification and regression

著者 (4件)： Ma Jun (School of Mathematics and Information Sciences, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Ma Jun (The Key Laboratory of Intelligent Information and Big Data Processing of NingXia Province, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Ma Jun (Health Big Data Research Institute of North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Yu Guolin (School of Mathematics and Information Sciences, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： 事前知識の生成に基づく優れた判別分類器として,ミニマックス確率マシン(MPM)は広く使われ,多くの分野で深く研究されている。ミニマックス確率マシンのコアアイディアは,誤分類の最大確率を最小化することにより,確率精度を直接推定することである。しかしながら,ミニマックス確率マシンは,分離超平面の構築のための正則化項を含んでいない,そして,それは,解法プロセスにおいて大規模二次円錐プログラミング問題を解決する必要があり,それは,大いに開発と応用を制限する。本論文では,ミニマックス確率マシンの性能を改善するために,正則化ツインミニマックス確率マシン分類(TMPMC)と呼ばれる新しい二値分類法を提案した。TMPMCは,MPMの性能を改善するために,2つの小さな二次円錐プログラミング問題を解くことによって,最終分類のための2つの非並列超平面を構築する。各超平面に対して,この方法は,他のクラスへの距離ができるだけ大きいので,サンプルのクラスの誤分類の最悪ケース(最大)確率を最小化するアイデアに,理論的によく接地されている。このアプローチをまず線形法として導出し,非線形分類のためのカーネルベース戦略として拡張した。さらに,TMPMCを回帰問題に拡張し,新しい正則化ツインミニマックス確率マシン回帰(TMPMR)を提案した。いくつかのデータセットに関する実験結果は,著者らの方法が他のアルゴリズムと比較して一般化性能に関して競合することを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *パターン分類 ,  円錐 ,  線形性 ,  *正則化
準シソーラス用語： 事前知識 ,  超平面 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ミニマックス確率マシン ,  分類 ,  回帰 ,  非平行超平面 ,  二次円錐プログラミング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パターン分類 ,  正則化 ,  確率 ,  マシン