パターンの構造を考慮に入れた学習理論について (<小特集>パターン認識のための学習 : 基礎と応用)
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概要
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本論文ではパターン認識を幾何学的観点から再検討し, それに基づいて認識のための学習理論として研究すべき課題について考察する. はじめにヒトにとってやさしい認識と難しい認識が存在することを示し, 現在までの学習理論にはこのことが必ずしも明確に配慮されていないことを指摘する. 次に学習理論の変遷をたどり, パターンの構造を考慮に入れることの重要性に触れる. そのような学習理論を展開するために, パターン認識の構成を再検討し, すべての認識の問題は幾何学的な数学構造をもっていること, すなわち, 変換群を用いて議論できることを示す. 最後に, この知見に基づいて, パターンの構造を考慮に人れた学習理論が解決すべき課題を提示するとともにパターン認識に関する実験的研究と理論的研究の協調について触れる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
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