大規模パターンを使ったSelf-Corrective Learningの挙動解析に関する研究(テーマセッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価)
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概要
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Self-Corrective Learning(SCL)とは,パターン認識において未知入力パターンとその認識結果を正誤に関わらず以降の学習パターンとして追加利用する手法である.1960年代に提案された同手法は,最も基本的なオンライン学習法でもあると同時に,最も基本的な半教師付き学習法でもある.その後の報告によれば,SCLを行うと識別器の性能が向上することが知られている.その一方で,その向上原理の解析については十分になされていない.そこで本稿では,大規模なラペル付き手書き数字データを用いて条件を変えながらSCLを行い,その挙動を調べた結果について報告する.
- 2013-03-07
著者
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内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
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内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
-
ヤオカイ フォン
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
佐藤 洪太
九州大学工学部電気情報工学科
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