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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-08-31 10:00 判別関数の一般形に対する幾何マージンの導出とその制御を伴う最小分類誤り学習 ○渡辺秀行（NICT）・片桐 滋・山田幸太（同志社大）・マクダーモット エリック・中村 篤・渡部晋治（NTT）・大崎美穂（同志社大）  PRMU2009-60 |
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| 抄録 | （和） | 計算能力向上に伴い，最小分類誤り（MCE）学習やサポート・ベクター・マシン（SVM）などの識別学習によるパターン認識が今や主流となるに至った．MCEは，音声などを含む多様なパターンの最小誤り分類を直接的に目指す汎用的学習法である．一方，SVMは主に固定次元ベクトルを分類する手法であり，線形判別関数に対する幾何マージンの最大化を通して分類決定の頑健性の向上を直接的に目指す．本稿では，広範な分類課題における頑健性の向上を目指し，判別関数の一般形に対する幾何マージンを導出し，この一般的幾何マージンを大きな値に保ちながらMCE学習を行う新たな学習法を提案する． |
| （英） | The recent dramatic growth of computation power has resulted in increased interests in discriminative training (DT) methods such as Minimum Classification Error (MCE) training and Support Vector Machine (SVM) training for pattern recognition. MCE is a general DT framework that can be used to achieve minimum error classification of various types of patterns. SVM can be used to improve the classification robustness for mainly classifying fixed-dimensional patterns; this is done by maximizing the geometric margin for a class of linear discriminant functions. To realize high robustness in a wide range of classification tasks, we derive the geometric margin for a general class of discriminant functions and develop a new MCE training method, in which the geometric margin is set to a large value. | |
| キーワード | （和） | 最小分類誤り学習 / MCE / サポート・ベクター・マシン / マージン / 幾何マージン / / / |
| （英） | Minimum Classification Error training / MCE / Support Vector Machine / margin / geometric margin / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 182, PRMU2009-60, pp. 1-6, 2009年8月. | |
| 資料番号 | PRMU2009-60 | |
| 発行日 | 2009-08-24 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2009-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2009-08-31 - 2009-09-01 |
| 開催地（和） | 東北大 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | CV・パターン認識のための学習・最適化 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2009-08-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 判別関数の一般形に対する幾何マージンの導出とその制御を伴う最小分類誤り学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Geometric Margin for a General Class of Discriminant Functions and Its Control for Minimum Error Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最小分類誤り学習 / Minimum Classification Error training |
| キーワード(2)（和/英） | MCE / MCE |
| キーワード(3)（和/英） | サポート・ベクター・マシン / Support Vector Machine |
| キーワード(4)（和/英） | マージン / margin |
| キーワード(5)（和/英） | 幾何マージン / geometric margin |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe / ワタナベ ヒデユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片桐 滋 / Shigeru Katagiri / カタギリ シゲル |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 幸太 / Kouta Yamada / ヤマダ コウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | マクダーモット エリック / Erik McDermott / マクダーモット エリック |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation (略称： NTT Corp.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 篤 / Atsushi Nakamura / ナカムラ アツシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation (略称： NTT Corp.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡部 晋治 / Shinji Watanabe / ワタナベ シンジ |
| 第6著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation (略称： NTT Corp.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 美穂 / Miho Ohsaki / オオサキ ミホ |
| 第7著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-08-31 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2009-60 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.182 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-08-24 (PRMU) |
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