分布構造を利用した半教師付き学習による文字認識(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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パターン認識のために大規模データの利用が検討されている.文字認識の分野でも,大規模データから学習を行い認識するという方法が考えられる.本研究では大規模データにラベル付きデータとラベル無しデータ両方を用いた学習,すなわちいわゆる半教師付き学習を対象として,その認識性能および学習の過程の観察を目的とする.具体的な半教師付き学習法としては,ラベル付き・ラベル無し両方を含む大規模データをあらかじめネットワーク化し,そのネットワーク上での測地線距離を利用して文字認識を行う手法を採る.データセットとして約80万のラベル付き手書き数字パターン集合を準備し,それらをラベル付き学習データ,ラベル無し学習データ,テストデータに3分割して,認識率を評価する.この際,ラベル無しとして扱ったデータ群も実際にはラベルが付いていることを利用して,本学習法の挙動を観察する.
- 2013-03-07
著者
-
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
-
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
-
石田 良介
九州大学大学院システム情報科学府
-
柿迫 良輔
九州大学工学部電気情報工学科
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