2007 Fiscal Year Annual Research Report
カーネル特徴ベクトルを利用した多目的遺伝的アルゴリズムによる多クラス識別器の実現
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18700233
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
渡邉 真也 Muroran Institute of Technology, 工学部, 講師 (30388136)
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| Keywords | カーネルベクトル / 多目的遺伝的アルゴリズム / 多クラス識別器 / サポートベクターマシン |
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| Research Abstract |
多目的遺伝的アルゴリズムを用いた既存の代表的なカーネル関数(線形カーネル関数,RBFカーネル関数など)のカーネルパラメータ推定について実験を行い,一定の成果を得ることができた.一方,既存のカーネル関数およびそれらの組み合わせでは複雑な識別境界を上手く表現することができず,性能面において限界があることも確認できた.現在,以下の2つのアプローチについて新たに検討を進めている段階である.
1.カーネル関数の性質や特性を考慮したカーネル関数の組み合わせについて検討
2.ノルムを定義するノンパラメトリック関数を求める方法について検討
2年目である平成19年度は,代表的なカーネル関数に対するカーネルパラメータ推定について実験を行い,その結果をまとめ学会等で発表を行った.本実験を通じてRBFカーネルはパラメータ数が少ない割に良好な性能を示すことが判明する一方,代表的なカーネル関数およびその組み合わせでは複雑な識別平面を表現することができないことが明らかとなった.また,多目的最適化の枠組みを利用することにより単純な識別性能だけでなく汎化性能の高い解(識別平面)の導出が実現できることを確認することができた.
現在,識別性能向上のためにカーネル関数を単に組み合わせるのではなく互いの特性を補完し合う組み合わせについて検討するとともに,カについて検討を行っている.また,これまで十分な検討が行えていない得られたカーネル行列からの特徴ベクトルへ逆変換する方法についても研究を進める予定である.
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