マルチカーネル学習を用いた話者認識における最適化の検討
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概要
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本稿では,マルチカーネル学習を話者認識システムに適用した場合における,最適化アルゴリズムと認識性能の関係について調査を行った.話者認識システムにカーネル法を適用する場合,与えられたデータに対して適切なカーネル関数やパラメータを決定する必要がある.マルチカーネル学習は,複数のカーネル関数を凸結合することで,カーネル関数やパラメータを厳密に決定する必要性を減じることができる.本稿では,このマルチカーネル学習で用いる最適化基準および最適化アルゴリズムに焦点を当て,条件付きエントロピー最小化に基づくアルゴリズムと従来多く用いられているマージン最大化に基づくアルゴリズムを話者認識において比較した.その結果,条件付きエントロピー最小化に基づくシステムは,マージン最大化に基づくシステムの誤りを削減することがわかった.
- 2010-12-13
著者
-
小林 哲則
早稲田大学理工学術院
-
日野 英逸
(株)日立製作所システム開発研究所
-
日野 英逸
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学
-
小川 哲司
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部
-
小林 哲則
早稲田大学情報理工学科
-
小林 哲則
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科
-
小林 哲則
早稲田大学
-
日野 英逸
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
小川 哲司
早稲田大学高等研究所
-
レイハニニマ
Information and Computer Science Lab., Aalto University
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
小林 哲則
早稲田大学理工学術院情報理工学科
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