誤認識関数を最小化する標準パターン学習アルゴリズム
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概要
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学習データを用いてマルチテンプレートを構成するための標準パターン学習法として従来いくつかの方法が提案されているが,これらの学習法が効果を発揮するには,一般に大量の学習データが必要である.本論文では,学習データ数が多い場合に有効であるだけでなく,少ない学習データからでも認識精度の高い標準パターンを構成できる新しい標準パターン学習法を提案する.本方法は,誤認識の程度を表す関数(誤認識関数)をアニーリング法(simulated annealing)を用いて最小化する際,新しい摂動の方法を採用することにより最小化の効率を大幅に改善した方法である.音声認識における母音標準パターン構成問題に本方法を適用し,得られた標準パターンを用いて未知データの認識を行ったところ,LVQ2やLVQ2を改良したアルゴリズムを用いた場合を上回る認識結果が得られた.また,本方法を用いると学習データ数が少ない場合でも良好な結果が得られることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-04-25
著者
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