自己増殖型ニューラルネットワークを用いたプロトタイプ生成による高速最近傍識別器の構成手法(パターン認識)
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概要
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本論文では,プロトタイプに基づく高速識別器の構成手法,Adjusted SOINN CIassifier (ASC)を提案する.提案手法は自己増殖型ニューラルネットワーク,adjusted SOINNに基づいている.提案手法は,識別境界の決定に必要なプロトタイプ数を自律的に学習し,追加的な学習データに容易に対処することができる.また,ノイズの影響を受けたプロトタイプを削除可能であり,ノイズの多い学習データに対しても頑健に学習可能である.更に,識別に不要なプロトタイプを削除し,高速識別器を構成することが可能である.独自に作成した人工データセットを用いた実験により,提案手法の学習の性質を示した.また,UCIデータセットを用いた実験を行い,従来の様々なプロトタイプに基づく識別手法と比較した結果,ASCが最も高い識別性能を達成し,プロトタイプ削減効率も高い能力を示した.
- 2007-11-01
著者
-
申 富饒
中国南京大学計算機ソフトウェア新技術国家重点実験室
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
神谷 祐樹
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
神谷 祐樹
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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