頑健なパラメタ推定のためのクロスバリデーションEM法の提案(第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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EMアルゴリズムの欠点である過学習の問題を補うため,従来の自己尤度に代えてクロスバリデーション尤度を用いる新しい最尤学習アルゴリズムの提案を行う.並列化EM学習と同様に学習セットを区画化し、各区画ごとに求めたモデルの十分統計量を用いることで、提案手法は従来のEM学習と同程度の計算量で実行可能である。人工的なデータを用いた分析実験により、提案法が従来のEMアルゴリズムと比較して過学習に対して頑健であることを示す。中国語放送音声を用いた大語彙連続音声認識実験により、提案手法がEM学習と比較してより多くのパラメタを有効に活用し、単語誤り率の削減に有効であることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-21
著者
-
篠崎 隆宏
京都大学学術情報メディアセンター
-
OSTENDORF Mari
Department of Electrical Engineering, University of Washington
-
Ostendorf Mari
Department Of Electrical Engineering University Of Washington
-
篠崎 隆宏
東京工業大学
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