参照ベクトルの学習範囲に多様性を持たせ局所解回避を目的とした新たなベクトル量子化アルゴリズム
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概要
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新たなベクトル量子化アルゴリズムであるDLRアルゴリズムを提案し、従来のアルゴリズムの問題点であった、dead unit問題、学習結果が局所解に陥るという問題を解決する。DLRアルゴリズムは、参照ベクトルの学習領域が多様性を維持しながら学習を行なう点に特徴があり、アルゴリズム自体としては極めて単純なものとなっているため、計算コストが少なくてすむ。また、設定するパラメータが1個であり、様々なアプリケーシヨンへの適用が容易である。本論文では、従来の代表的なベクトル量子化アルゴリズムである、CL、FSCLとの比較シミユレーションを行ない、本システムの有効性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
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