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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

フランクウルフ算法によるSVMの符号制約学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215021
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215021
4f0ca9e2-0608-4d68-9faf-8cf22cdbb200
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1R-02.pdf IPSJ-Z83-1R-02.pdf (317.1 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル フランクウルフ算法によるSVMの符号制約学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者名 邉見, 貴彦

× 邉見, 貴彦

邉見, 貴彦

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土田, 康平

× 土田, 康平

土田, 康平

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田島, 賢哉

× 田島, 賢哉

田島, 賢哉

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加藤, 毅

× 加藤, 毅

加藤, 毅

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本発表は,符号制約下で SVM を学習するための新しい最適化アルゴリズムを提案する.本研究で開発したアルゴリズムは,フランクウルフ法に基づいており,次の3点の長所を持つ:(i) 劣線形収束する ; (ii) 各反復の計算コストは小さい; (iii) 停止条件が明確.このアルゴリズムの有効性は,実データを用いた数値実験を通して例示する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 443-444, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:21:27.628033
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