| 研究課題/領域番号 |
19300064
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
片桐 滋 同志社大学, 理工学部, 教授 (40396114)
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| 研究分担者 |
大崎 美穂 同志社大学, 理工学部, 准教授 (30313927)
中村 篤 日本電信電話(株), NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 主幹研究員 (50396206)
マクダーモット エリック (株)国際電気通信基礎技術研究所, 研究員 (40447024)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2009
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| 研究課題ステータス |
完了 (2009年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2009年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2008年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2007年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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| キーワード | 一般化確率的降下法 / 最小分類誤り学習法 / 識別学習 / パターン認識 / サポートベクタマシン / ブースティング / 最小分類誤り学習 / パター認識 / 構造的リスク最小化 |
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| 研究概要 |
誤分類測度と関数マージンとの等価性を軸とした識別学習法の体系化と、分類結果間の相違尺度に着目した微視的あるいは巨視的分類単位に対する識別学習の体系化を行った。また、一般形の判別関数のための幾何マージンを導出し、さらにその幾何マージンを誤分類測度とする新しい最小分類誤り学習法や、弱分類器の学習を段階的に組み上げていく逐次増加型最小分類誤り学習法も開発した。成果は識別学習ソフトウェア「DISCERN」に盛り込まれている。
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