著者

木村 大翼 鹿島 久嗣

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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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。