研究課題
基盤研究(C)
本研究は、サポートベクターマシン（SVM）のための深層カーネル関数を合成し、データから学習する技術の開発を目指すものである。従来では、カーネル関数合成法として、multiple kernel learningという方法があるが、カーネルのレベルでデータから合成カーネル関数のパラメータを推定する方法が確立されず、課題として残されている。そこで本研究では、システムモデリングと同定を通して、間接的にカーネル関数の構築を行う。さらに、半教師付き学習および欠損値がある非線形分類や予測問題へ適用し、深層カーネル関数の学習法の有効性を明らかにする。
