所属性質問を利用した区分的線形識別規則の追加学習

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概要

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パターン認識系において、訓練サンプル数が限られるという問題に対処するために各種の質問をパターン認識系に導入する試みが行なわれている。特に、所属性質問を利用して仮想的に無限の訓練サンプルを得ることで識別規則を追加学習することは、識別規則に依らず有効な方法である。従来の試みでは、識別規則として部分クラス法を用いていたため、識別規則の構成に必要な計算量が膨大になるという難点があった。本研究では、より計算量の少ない区分的線形識別規則を用いてこの方法を実現することを考える。また、効率良く所属性質問を行うために、与えられたパターンと識別境界の距離を計算する効率的なアルゴリズムを提案する。さらに、本研究の有効性を英文字パターンの認識実験において確認する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-09-20

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