11:00 〜 11:20
[4G2-GS-2k-01] Support Vector Machine のカーネルを利用したニューラルネットワークの構築
キーワード：ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、カーネル法
近年，機械学習分野では深層学習技術が大幅な発展を遂げており様々な分野で優れた性能を達成している．深層学習の基盤である Deep Neural Network (DNN) は入力データを学習することで，隠れ層において特徴表現の獲得ができる．しかし，深層学習モデルは解釈性が不明瞭であり，ネットワーク構造のどこが性能向上に影響しているかの理解が難しいという問題が存在する．そこで本研究ではこの問題を改善するために，カーネル法を用いた学習済みの Support Vector Machine (SVM) を利用することで DNN を構築する手法を提案する．提案手法では SVM のカーネルと同等の隠れ層を DNN に設定することで，ネットワークの解釈性向上を目指す．提案手法により従来はランダムに初期化されていたネットワークの重みを，SVM の構造を導入することで効率的に設定することができる．数値実験を通じて，提案手法の有効性を示す．
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。