新しい誤分類尺度を用いた学習ベクトル量子化の定式化

佐藤 敦
山田 敬嗣

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J82-D2    No.4    pp.650-659
発行日: 1999/04/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 特集論文 (パターン認識のための学習-基礎と応用-論文小特集)
専門分野: 
キーワード: 
学習ベクトル量子化,  最小分類誤り,  力学的平衡状態,  収束条件,  識別学習,  

本文: PDF(215KB)>>
論文を購入



あらまし: 
本論文では,新しい誤分類尺度を用いた最小分類誤りに基づく学習ベクトル量 子化の定式化を提案し,参照ベクトルの収束性について力学的な見地から理論 的に明らかにする.2クラス分類における力学系の平衡状態について議論し, 提案する定式化では平衡点が存在するが,最小分類誤りに基づく従来の一般化 確率的降下法やLVQ2.1では平衡点が存在しないことを証明する.また,人工 データに対するシミュレーション実験を行い,提案する定式化によって参照ベ クトルが良好に収束することを示す.