自己増殖型ニューラルネットワークを用いた時系列データの学習・認識(パターン認識)
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概要
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本研究では,オンライン教師なし学習手法であるSelf-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)を用いて各状態の出力分布を自己組織的に近似可能な時系列データの学習モデルを提案する.提案手法は従来手法であるストキャスティックDP法を拡張した新規の手法である.ストキャスティックDP法では各状態を一つの多次元正規分布で近似しているのに対し,提案手法では各状態の出力分布がSOINNによって自己組織的に近似される上,各状態の出力分布が詳細に近似されるため,時系列データの頑健なモデル化が可能となる.提案手法の有効性を検証するために,動画像から得られる動作及び音素を用いた認識実験を行った.HMM (Hidden Markov Model)及びストキャスティックDP法と認識精度を比較することで提案手法の有効性を示す.
- 2008-04-01
著者
-
長谷川 修
東京工業大学像晴報工学研究施設
-
岡田 将吾
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
岡田 将吾
東京工業大学
-
長谷川 修
東京工業大学
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