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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-12-10 15:20 プロトタイプ型分類器設計における最小分類誤り学習法とサポートベクターマシンの比較 ○足立 守（同志社大）・渡辺秀行（NICT）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大）  PRMU2010-146 |
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| 抄録 | （和） | 分類器のクラスモデルの規模に着目し，サポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）と最近提案された大幾何マージン最小分類誤り学習（LGM-MCE: Large Geometric Margin Minimum Classification Error）法の実験的な比較を行った．初めに，SVMの識別力が，スケーラビリティ問題にもつながりかねない，多数のプロトタイプ（サポートベクター）によってもたらされるものであることを示す．そして，サポートベクターの数が制限されている時にはSVMの識別力は不十分であることを指摘し，小規模でありながら高い識別力を持つ分類器を実現するためには，LGM-MCE法がSVMよりもはるかに有用であることを明らかにする． |
| （英） | In this paper, we experimentally compared the size of trained classifier class models (prototypes) between Support Vector Machine (SVM) and a newly proposed discriminative training method called Large Geometric Margin Minimum Classification Error (LGM-MCE) training. We first clarify that SVM often requires a large number of prototypes (i.e., support vectors), which result in a scalability problem. Next we show the insufficiency of SVM when the number of support vectors is limited and clearly demonstrate that LGM-MCE is much more useful for realizing a small-size but highly-discriminative classifier than SVM. | |
| キーワード | （和） | 最小分類誤り学習 / サポートベクターマシン / プロトタイプ型分類器 / K平均法 / / / / |
| （英） | Minimum classification error training / Support Vector Machine / Prototype-based classifier / K-means clustering / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 330, PRMU2010-146, pp. 107-112, 2010年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-146 | |
| 発行日 | 2010-12-02 (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 | PRMU2010-146 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU FM |
| 開催期間 | 2010-12-09 - 2010-12-10 |
| 開催地（和） | 山口大学 大学会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ |
| 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 | 2010-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | プロトタイプ型分類器設計における最小分類誤り学習法とサポートベクターマシンの比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison between Minimum Classification Error Training and Support Vector Machine in Prototype-based Classifier Design |
| 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） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(3)（和/英） | プロトタイプ型分類器 / Prototype-based classifier |
| キーワード(4)（和/英） | K平均法 / K-means clustering |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 足立 守 / Mamoru Adachi / アダチ マモル |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School, Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe / ワタナベ ヒデユキ |
| 第2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3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片桐 滋 / Shigeru Katagiri / カタギリ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School, Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 美穂 / Miho Ohsaki / オオサキ ミホ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School, Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-12-10 15:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-146 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.107-112 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-12-02 (PRMU) |
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