状況変化に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム(一般セッション6(パターン認識基礎),文字・文書の認識・理解)
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概要
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学習機械にとって,様々な変化に対応する能力は実世界問題を扱う上で必要不可欠である.本論文では筆者らが以前に提案したオンライン学習システムであるAdaptive Classifiers-Ensembleシステム(ACE)の性能を向上させるために,クラシファイアの出力を統合する重み付け手法を改善し,冗長なクラシファイアを削除するための手法を追加した.ACEは1つのオンラインクラシファイアと多数のバッチクラシファイア,そして変化検出機構から構成される.本論文では人工データセットを用いた実験によって,従来の手法に比べて改善したACEが突然の変化,ゆっくりとした変化,そして再発する変化に良く対応できることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-09
著者
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山内 康一郎
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
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山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
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西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科
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西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
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