最近傍識別器の教師あり/なし混合学習
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概要
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最近傍パターン識別器の学習は各クラスの代表点の最適な配置を学習データに基づいて求める手続きであり, 教師なし学習と教師あり学習とに大別される. 教師あり学習ではクラスラベル付きの学習データを用いて識別誤差が最小化され, 教師なし学習ではラベルなしの学習データを用いて量子化誤差が最小化される. 本論文ではこれらの学習を混在させた学習法としてこう配法に基づく方法を提案する. 識別誤差と量子化誤差の混合加重による変化や, 混合学習により代表点のばらつきが減少し, その結果識別率が向上することが期待されることなどを理論的に解析し, 典型的なデータの例や顔画像データを用いた実験によりこれらの理論的な予想を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-25
著者
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