JP5137074B2 - サポートベクトルマシンの学習方法 - Google Patents
サポートベクトルマシンの学習方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5137074B2 JP5137074B2 JP2008057922A JP2008057922A JP5137074B2 JP 5137074 B2 JP5137074 B2 JP 5137074B2 JP 2008057922 A JP2008057922 A JP 2008057922A JP 2008057922 A JP2008057922 A JP 2008057922A JP 5137074 B2 JP5137074 B2 JP 5137074B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- training
- svm
- learning
- vector
- vectors
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
E. Osuna, R. Freund, and F. Girosi, "An improved training algorithm for support vector machines," in Neural Networks for Signal Processing VII - Proceedings of the 1997 IEEE Workshop, N. M. J. Principe, L. Gile and E. Wilson, Eds., New York, pp. 276-285, 1997. T. Joachims, "Making large-scale support vector machine learning practical," in Advances in Kernel Methods: Support Vector Machines, A. S. B. Scholkopf, C. Burges, Ed., MIT Press, Cambridge, MA, 1998. J. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization," in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, B. Scholkopf, C. J. C. Burges, and A. J. Smola, Eds., Cambridge, MA: MIT Press, 1999. R. Fan, P. Chen, and C. Lin, "Working Set Selection Using Second Order Information for Training Support Vector Machines". J. Mach. Learn. Res. 6, 1889-1918, 2005. I. W. Tsang, J. T. Kwok, and P.-M. Cheung, "Core vector machines: Fast SVM training on very large datasets," in J. Mach. Learn. Res., vol. 6, pp. 363-392, 2005. I. W. Tsang, A. Kocsor, and J. T. Kwok. "Simpler core vector machines with enclosing balls" Proceedings of the Twenty-Fourth International Conference on Machine Learning (ICML), pp.911-918, Corvallis, Oregon, USA, June 2007.
Claims (4)
- 2つの反対のクラスから2つの訓練ベクトルを選択し、サポートベクトルマシン(以下、SVM)の学習をする工程と、
予め用意された訓練ベクトルの集合の中から、複数の未使用訓練ベクトルを任意に選択し、その中のエラー量が最も大きい未使用訓練ベクトルを抽出する工程と、
該抽出された未使用訓練ベクトルを既使用訓練ベクトルに追加して訓練ベクトルを更新する工程と、
該更新された訓練ベクトルを用いて第1のSVMの学習をする工程と、
前記更新された訓練ベクトルの個数が所定個数以上になった時または前記抽出された未使用訓練ベクトルのエラー量が所定値より小さくなった時に前記第1のSVMの学習を終了する工程とからなるSVMの学習方法。 - 請求項1に記載のSVMの学習方法において、
非サポートベクトルを除去する工程を付加するようにしたSVMの学習方法。 - 請求項1又は2のSVMの学習後に行われるSVMの学習方法であって、
前記予め用意された訓練ベクトルの集合の中から1つの訓練ベクトルを任意に選択する工程と、
該選択された訓練ベクトルの誤差量が所定値より大きいときには、該訓練ベクトルを既使用訓練ベクトルに追加して訓練ベクトルを更新する工程と、
該更新された訓練ベクトルを用いて第2のSVMの学習をする工程と、
未使用訓練ベクトルの数が予め決められた個数より小さくなった時に前記第2のSVMの学習を終了する工程とからなるSVMの学習方法。 - 請求項3に記載のSVMの学習方法において、
前記第2のSVMの学習を終了する工程の個数が任意に変更できることを特徴とするSVMの学習方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008057922A JP5137074B2 (ja) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | サポートベクトルマシンの学習方法 |
US12/400,144 US20090228413A1 (en) | 2008-03-07 | 2009-03-09 | Learning method for support vector machine |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008057922A JP5137074B2 (ja) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | サポートベクトルマシンの学習方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009217349A JP2009217349A (ja) | 2009-09-24 |
JP5137074B2 true JP5137074B2 (ja) | 2013-02-06 |
Family
ID=41054637
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008057922A Active JP5137074B2 (ja) | 2008-03-07 | 2008-03-07 | サポートベクトルマシンの学習方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20090228413A1 (ja) |
JP (1) | JP5137074B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6941301B2 (en) * | 2002-01-18 | 2005-09-06 | Pavilion Technologies, Inc. | Pre-processing input data with outlier values for a support vector machine |
JP4034602B2 (ja) * | 2002-06-17 | 2008-01-16 | 富士通株式会社 | データ分類装置、データ分類装置の能動学習方法及び能動学習プログラム |
-
2008
- 2008-03-07 JP JP2008057922A patent/JP5137074B2/ja active Active
-
2009
- 2009-03-09 US US12/400,144 patent/US20090228413A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20090228413A1 (en) | 2009-09-10 |
JP2009217349A (ja) | 2009-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ghosh et al. | Structured variational learning of Bayesian neural networks with horseshoe priors | |
EP3340129A1 (en) | Artificial neural network class-based pruning | |
US11568270B2 (en) | Non-transitory computer-readable storage medium storing improved generative adversarial network implementation program, improved generative adversarial network implementation apparatus, and learned model generation method | |
JP7439151B2 (ja) | ニューラルアーキテクチャ検索 | |
US11335118B2 (en) | Signal retrieval apparatus, method, and program | |
CN109753987B (zh) | 文件识别方法和特征提取方法 | |
CN110162628A (zh) | 一种内容识别方法及装置 | |
CN113011337B (zh) | 一种基于深度元学习的汉字字库生成方法及系统 | |
US20200151561A1 (en) | Signal generation device, signal generation learning device, method, and program | |
JP2018026020A (ja) | 予測器学習方法、装置、及びプログラム | |
JP2020042797A (ja) | サンプル処理方法、装置、機器および記憶媒体 | |
Wiggers et al. | Predictive sampling with forecasting autoregressive models | |
CN111723203A (zh) | 一种基于终生学习的文本分类方法 | |
JP2018055384A (ja) | 信号調整装置、信号生成学習装置、方法、及びプログラム | |
Busa-Fekete et al. | Ranking by calibrated AdaBoost | |
JP5137074B2 (ja) | サポートベクトルマシンの学習方法 | |
US11615611B2 (en) | Signal retrieval device, method, and program | |
CN111126443A (zh) | 基于随机游走的网络表示学习方法 | |
CN113886578A (zh) | 一种表单分类方法及装置 | |
CN110162629B (zh) | 一种基于多基模型框架的文本分类方法 | |
CN113139368A (zh) | 一种文本编辑方法及系统 | |
Kiechle et al. | PREUNN: Protocol Reverse Engineering using Neural Networks. | |
CN110046338B (zh) | 一种上下文选择方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116572254B (zh) | 一种机器人仿人多手指联合触觉感知方法、系统和设备 | |
JP5538354B2 (ja) | トピックモデル学習方法、装置、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100715 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120801 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120919 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20121017 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121107 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5137074 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151122 Year of fee payment: 3 |