書誌事項
- タイトル別名
-
- カンケツ データ コウゾウ オ モチイタ コウソク カツ ショウ メモリ ナ モク カーネル ノ ガクシュウ
この論文をさがす
抄録
<p>カーネル法は文字列、木構造、グラフ構造などの構造データに対する強力な学習手法であり、代表的な学習器としてSVMがある。しかし、一般にカーネル関数を用いたSVM学習の計算量は入力のデータ数nについてO(n^2)であり、大規模データに対する学習は困難である。本論文では木カーネルに着目し、切断法とXBWという簡潔データ構造を用いることでO(n)の計算量で非常に省メモリであるアルゴリズムを提案する。</p>
収録刊行物
-
- 人工知能学会全国大会論文集
-
人工知能学会全国大会論文集 JSAI2013 (0), 2035in-2035in, 2013
一般社団法人 人工知能学会
- Tweet
詳細情報 詳細情報について
-
- CRID
- 1390001288047940352
-
- NII論文ID
- 40020290573
- 130007423429
-
- NII書誌ID
- AA11578981
-
- ISSN
- 13479881
-
- NDL書誌ID
- 025962484
-
- 本文言語コード
- ja
-
- データソース種別
-
- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
-
- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可