ラベル有りラベル無し混在データを用いた時系列データ認識手法の検討
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概要
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近年, 訓練データ数不足を緩和する方策として, ラベル有りデータに加えて, ラベル無しデータを訓練データに混在させる学習法が提案されているが, 静的データのみを対象としていた. 本研究では, 動的データの認識に広く用いられている隠れマルコフモデル(HMM)を, 時系列のラベル有り・ラベル無し混在データの利用を可能とするよう拡張し, その学習法を提案する. 人工データおよび手話データによる実験で提案法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
-
上田 修功
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
井上 雅史
山形大学大学院理工学研究科
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井上 雅史
National Institute Of Informatics
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井上 雅史
奈良先端科学技術大学院大学
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井上 雅史
山形大
-
井上 雅史
山形大学大学院理工学研究科情報科学専攻
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