最小分類誤り学習の汎化能力改善とニューラルネットワークへの応用
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概要
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識別学習によるパターン認識の一手法として片桐、Juang らによって提案された一般化確立降下法(Generalized Probabilistic Descent:GPD)を用いた最小分類誤り(Minimum Classification Error:MCE)学習は、音声のような可変長の特徴ベクトル系列を取り扱う識別関数の学習が行えることから近年注目を集めている。MCE学習は学習資料に対して高い識別性能を示すが、他の認識手法と同様、学習外資料に対する識別性能(汎化能力)の劣化が問題となっている。本報告では、MCE学習の汎化能力を改善するために、不良設定問題の解法に用いられる正則化法を利用した新たな手法を提案する。また、識別関数として階層型ニューラルネットワークを取り上げ、提案手法の実装方法および認識実験の結果について報告する。
- 1998-05-25
著者
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