カーネル判別分析を利用した多クラス識別のためのパラメータ自動決定法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-09-03
• タイトル: カーネル判別分析を利用した多クラス識別のためのパラメータ自動決定法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Automatic Parameter Tuning for Multi-class Learning with KDA
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報通信工学専攻
• 著者所属: 電気通信大学情報通信工学科
• 著者所属: 電気通信大学情報通信工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者名: 関口, 涼平; 高橋, 治久; 堀田, 一弘
• 著者名(英): Ryohei, Sekiguchi; Haruhisa, Takahashi; Kazuhiro, Hotta
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，カーネル判別分析 (KDA) に基づいた新しい多クラス識別器を提案する．KDA は主にパターン識別の前処理として用いられ，線形判別分析を使う場合に比べ良い識別性能が出せることが知られている．しかしながら，その性能は SVM と同様カーネルパラメータに大きく依存し，学習における最適なカーネルパラメータを導くには膨大な事前実験を必要とする．このため学習そのものよりも事前実験に要する計算量が膨大になり応用の障害になっている．本論文では，KDA に対し，分離度の理論に基づいて最適なカーネルパラメータを自動決定するアルゴリズムを提案し，計算機実験によりその性能を評価する．SVM との計算機実験による比較により，提案手法が少ない計算時間でより良い性能を達成できることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a new learning machine based on Kernel Discriminant Analysis (KDA). KDA is mainly used as a pre-processing process of learning machines, thereby better performance is achieved than linear discriminant analysis in some cases. Despite potential ability, KDA is greatly dependent on a kernel parameter, and thus to attain the better performance takes the more of huge preparing experiments for drawing the optimal kernel parameter. To alleviate this difficulty, we propose a novel algorithm to determine the optimal kernel parameter in a reasonable computational effort. The algorithm is obtained based on the theory of the discriminant creterion. We show that the proposed learning method outperforms SVM in both generalization and computation time through computer experiments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2009-MPS-75, 号 23, p. 1-6, 発行日 2009-09-03
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会