LVQにおける誤認識パターンを重視した学習パターン選択法
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概要
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本報告においては,学習ベクトル量子化(LVQ)のための新しい学習パターン選択手法を提案する.LVQにおいては識別面付近の学習パターンを重点的に学習することが有効であることが知られ,アポロニウスの円を用いる手法が提案されてきた.しかしながら,従来の方法では学習パターンから正しく認識されたパターンと誤認識パターンを等価に選択しているため,学習が進むとともに誤り訂正学習が効率的に進まないという問題があった。我々はこうした問題を解決するために誤認識となったパターンを重視して選択する新しいパターン選択法を提案する.提案手法を手書き文字認識辞書の学習に適用した結果,アポロニウスの円を用いた場合より高性能な認識辞書を得た.また,選択された学習パターンの解析から,提案手法が初期の目的を果たしていることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-19
著者
-
坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
(株)nttデータ
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ
-
新村 貴彦
株式会社NTTデータ技術開発本部
-
木田 博巳
NTTデータ通信
-
新村 貴彦
NTTデータ通信(株)・情報科学研究所
-
新村 貴彦
(株)NTTデータ
-
出本 浩
(株)NTTデータ
-
木田 博巳
(株)NTTデータ
-
木田 博巳
マルチメディア技術センタ
-
木田 博巳
NTT電気通信研究所
-
新村 貴彦
株式会社nttデータ
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