内挿ベクトルを用いる強力なパターン認識法
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概要
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"内挿ベクトル(interpolating vectors)"を用いる強力なパターン認識アルゴリズムを提唱する.まず,一種の競合学習によって,多次元特徴空間内にラベル付きの参照ベクトルを作成する.次に,同一ラベルを持つ参照ベクトルのあらゆる対を考え,それらの対を結ぶ線分上に内挿ベクトルが密に並んでいる状態を想定する.これらの内挿ベクトルの中で,テストベクトルとの類似度が最大のものを選び,そのラベルを認識結果とする.実際にはもっと簡単な操作で,これと等価な結果を得ることが出来る.手書き数字認識を行なうネオコグニトロンの最上位層に本方式を適用した結果,学習に5000パターンを用いた場合,未知の5000パターンに対する誤認識率が1.52%から1.02%に減少した.本方式はネオコグニトロンに限らず,種々のパターン認識システムに使用可能である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-08
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