確率ニューラルネットによるパターン分類と不完全データの推定
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本稿では,ガウス混合密度(Gaussian mixture distribution)により確率密度関数を近似し,それを用いてパターン分類を行うStreitとLuginbuhlの方法に基づいた考察を行う.ガウス混合密度関数はParzen windowよりも少ない個数の個数で多様な密度関数を近似することができるが,学習パラメータが多いので,効率的な学習方法を採用する必要がある.EMアルゴリズムを使って確率ニューラルネットワークを学習する方法が[2]に提案されている.本稿ではこの枠組みの中で,欠損データをベイズ推定で補う方法を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
関連論文
- 「集団意思決定とファジィ理論」(中国・四国支部第2回講演会報告)
- 局所的非線形性生成を重視した創発的ファジィモデリング法
- 確率ニューラルネットによるパターン分類と不完全データの推定
- 自己組織化マップを利用したクラスタリング
- ニューラルネットの構造決定における遺伝的アルゴリズムの応用
- 構造制約をもつ線形システムの固定モードの除去
- 遺伝アルゴリズムを用いた線形システムのジャンプ検出と同定
- 線形離散時間システムのセットメンバ-シップ状態推定における楕円体近似
- 階層システム最適化手法の腕機構設計への応用
- 2レベル階層システムの最適化手法について
- ニューロ多国籍紙幣識別における多次元ガウス密度関数による目的外紙幣の排除法
- EMアルゴリズムの原理と応用
- 「ソフトコンピューティング特集号」を企画して (ソフトコンピューティング特集号)
- データと先験的知識を融合したニューラルネットワークの学習法
- 希望を考慮した多目的時間割問題の解法
- 希望を考慮した時間割作成問題における遺伝的アルゴリズムの適用方法
- 「遺伝的アルゴリズムの基礎と応用」(中国・四国支部第2回講演会報告)
- 2レベル階層システムの最適化手法について