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- 津田 宏治
- 電子技術総合研究所 知能情報部
書誌事項
- タイトル別名
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- Subspace Method in the Hilbert Space
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説明
部分空間法の認識率向上のためには, 部分空間同士の共通部分の次元数を減らすことが重要であるが, そのためには, 特徴空間を, 高次元空間へ写像することが有効である.本稿では, Support Vector Machineで用いられているImplicitな写像を用いて, 特徴空間を, 無限次元のヒルベルト空間に写像し, そこで, 部分空間法を用いて識別を行うことを提案する.ひらがな認識実験を行った結果, 従来の部分空間法よりも高い認識率を得ることができた.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
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電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (219), 47-54, 1998-07-27
一般社団法人電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1574231877214030592
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- NII論文ID
- 110003233388
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- NII書誌ID
- AN10091178
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles