競合学習を用いたエントロピー最小基準クラスタリング法(一般,First Person Visionのための認識・理解)
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概要
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本稿では,クラスタの平均エントロピーを最小化する基準(エントロピー最小基準と呼ぶ)のクラスタリングにおいて,競合学習を用いる方法(アルゴリズム)を提案する.競合学習は,一般に各繰り返しにおいて入力データに対する勝者クラスタを決定し,勝者のモデルを更新する.そしてエントロピー最小基準においては,勝者を決定するときに各モデルによるクロスエントロピーの計算が必要となる.しかし,競合学習は逐次モデルを更新するため,ゼロ頻度問題を回避しながらモデルの確率値を適切に保つことは容易でない.そこで,本稿では勝者決定と更新の順番を入れ替えて,悪影響なしにこの問題を回避する方法を示す.また,文書分類精度を向上させるために,このクラスタリング技術を適用する新手法を提案する.実験により,これら提案手法の有効性を示す.
- 2010-05-06
著者
-
田邊 勝義
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
江田 毅晴
NTTサイバースペース研究所
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
別所 克人
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
江田 毅晴
日本電信電話株式会社サイバースペース研究所
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
江田 毅晴
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
田邊 勝義
NTTサイバーソリューション研究所
-
内山 俊郎
NTTサイバーソリューション研究所
-
別所 克人
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
田邊 勝義
日本電信電話株式会社nttサイバーソリユーション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
江田 毅晴
Ntt サイバーソリューション研
-
田邊 勝義
Ntt サイバーソリューション研
-
田邊 勝義
日本電信電話株式会社nttサイバーソリューション研究所
-
江田 毅晴
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
田邊 勝義
名桜大学国際学群
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社 サイバーソリューション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所
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