異種センサー情報の統合によるクラスターの教師なし学習
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概要
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人工神経回路モデルは,最急降下法などの教師あり学習によるパラメータ最適化を行なうことによって非線形マッピングを自動的に実現する能力を持つ.この学習を行なわせるためには入力と望ましい出力をあらかじめ用意しておく必要がある.しかし,現実の環境では入力に対する望ましい出力そのものが不明であることが多い.従って実環境下では,学習システム自身が自ら望ましい出力を予測する能力が必要となる.これを実現する手法として本稿では,図1で示すように各々のセンサの入力を受けとる神経回路を用意し,それらの出力をシステムの中心部分で統合するモデルを考える.ただし各センサーから得られる情報は,常にノイズが載っており,極めて曖昧であるとする.この中心部(統合部)は全てのネットワークの出力の重みつき平均を計算する.この重み付平均を計算する事によってノイズによる影響を軽減する.各ネットワークは自分の出力が統合部の出力に近付くように,且つセンサー入力の変動をある程度反映するようにパラメータを更新する.こうすることによって,このモデルは提示された曖昧なパターンのクラスターとその境界を自動的に学習する.本手法の場合,各々のセンサーにつながる神経回路は他の神経回路とは独立したものとなっているため,一部のセンサーからの入力が得られない場合であってもそれにつながる神経回路の出力を情報を統合する際に除外する機能を付け加える事によって,ロバスト性を高める事ができる点が,最近提案された手法と異なっている.今回はこのシステムに音声信号と対応する唇の形状を提示して母音の学習を試みた.
- 1996-09-18
著者
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