新しい誤分類尺度を用いた学習ベクトル量子化の定式化 (<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, 新しい誤分類尺度を用いた最小分類誤りに基づく学習ベクトル量子化の定式化を提案し, 参照ベクトルの収束性について力学的な見地から理論的に明らかにする. 2クラス分類における力学系の平衡状態について議論し, 提案する定式化では平衡点が存在するが, 最小分類誤りに基づく従来の一般化確率的降下法やLVQ2.1では平衡点が存在しないことを証明する. また, 人工データに対するシミュレーション実験を行い, 提案する定式化によって参照ベクトルが良好に収束することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
山田 敬嗣
NEC C&Cイノベーション研究所
-
佐藤 敦
日本電気株式会社c&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション研究所
-
山田 敬嗣
Necメディア情報研究所
-
山田 敬嗣
日本電気株式会社c&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec インターネットシステム研究所
-
佐藤 敦
Nec C&c メディア研究所
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション推進本部
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