Coulomb相互作用モデルによる識別関数の学習的構成法 : 文字認識への応用
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概要
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本論文では,学習パターンの重要度を考慮することにより,従来の学習手法よりもロバスト性に優れた,新しい2次識別関数の学習的構成法,Coulomb相互作用モデルを提案する.パターン間に働くCoulomb型相互作用は,学習サンプルの重要度を特徴空間における視直径およびその和と考えることにより導入され,新しい学習の評価関数となる.識別関数の学習はパターン間の相互作用に基づく仮想的な運動の過程として実現され,重み付きユークリッド距離の重みを学習する.学習の過程においては,Coulomb型相互作用による評価に基づき,重要度の低いサンプルの救済をあきらめ,重要なサンプルを主として救済するように振る舞うために,提案手法は極端に変形の激しいサンプルや,誤った教師による過学習の危険を緩和することができる.本論文においては,提案手法がベイズ識別の意味で良好な識別面を作ることを理論的に示し,2次元のガウス分布および手書き漢字データを用いた実験によりその有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-25
著者
-
坂野 鋭
(株)nttデータ
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ
-
坂野 鋭
NTTデータ
-
木田 博巳
NTTデータ通信
-
木田 博巳
(株)NTTデータ
-
木田 博巳
マルチメディア技術センタ
-
木田 博巳
NTT電気通信研究所
-
木田 博巳
Nttデータ
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