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情報処理学会
抄録
F-015
確率的ダイクストラ法による複数マハラノビス行列の学習
◎
大沼由弥・佐藤貴亮・松澤知己（群馬大）・加藤 毅（群馬大/早大）
本発表では，複数のマハラノビス行列によって定義される距離関数のための学習方法を提案する．
提案手法は，確率的ダイクストラ法を使って凸関数で構成された目的関数を最小化するものである．
提案手法の長所としては，Objective gap の上限を計算できることから，明確な最適性の確認ができること，
ダイクストラ法における半空間への射影を効率化したことがある．
