最小分類誤り学習における幾何マージンの制御法について(音響モデル,認識,理解,対話,一般)
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概要
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コンピュータの計算能力向上や利用可能な学習用データの増大に伴い,識別学習法がパターン分類器の設計に広く用いられるようになってきた.中でも,広範なクラスの判別関数を対象に最小分類誤り確率状態の直接的な推定を目指す最小分類誤り(Minimum Classification Error:MCE)学習法と,幾何マージンの最大化によって訓練耐性の向上を目指すサポート・ベクター・マシン(Support Vector Machine:SVM)との2種のアプローチが注目を集めている.本稿は,SVMで利用された線形判別関数のための幾何マージンを,距離や確率を測度とするより実用的な判別関数のために新たに定義し,大きな幾何マージンを維持しつつ最小分類誤り状態を追求する,高訓練耐性を持つMCE学習法を提案するものである.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-10
著者
-
渡部 晋治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
片桐 滋
同志社大学大学院
-
山田 幸太
同志社大学大学院
-
中村 篤
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
マクダーモット エリック
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
大崎 美穂
同志社大学大学院
-
山田 幸太
同志社大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
マクダーモット エリック
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
マクダーモット エリック
日本電信電話(株)nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
大崎 美穂
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学
-
渡部 晋治
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
片桐 滋
同志社大学
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構
-
中村 篤
日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所
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