ランダムMLPが提供した特徴に基づく判別木の構成
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概要
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ランダムCLC-MLP(層交差結合のある階層型パーセプトロン)は汎用特徴抽出器として使えば、複雑なパターンを線形分離可能なパターンに変換可能であることが著者により示されている。本文では、ランダムCLC-MLPの性能について更に検討し、それによって提供した特徴の重要さを判別木によって確かめる。まず、二値画像パターンを認識するための二分木の構成方法を提案し、それを数字(0-8)の不変認識に適用する。実験結果は、ランダムCLC-MLPが自動的に有用な特徴を抽出し、判別木の大きさを大幅に減少できることを示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-13
著者
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- ランダムMLPが提供した特徴に基づく判別木の構成
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