講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-03-15 13:20
隠れ変数モデルを用いたECOCの構築 ○山口暢彦(佐賀大) |
抄録 |
(和) |
本論文では,多クラス識別器の構築法としてECOC (Error-Correcting Output Coding)の研究を行う.ECOCは,K個のクラスを2個のクラス集合に分割し,それら2個のクラス集合を識別する2クラス識別器を複数個統合することにより多クラス識別器の構築を行う.ECOCを用いて多クラス識別器を構築した場合,単純には,より多くの2クラス識別器を用いるため識別率の高い多クラス識別器を構築することが期待できる.しかしながら,従来のECOCは,K個のクラスの分割,2クラス識別器の構築,2クラス識別器の統合を順に行う手法であり,本来互いに関連する3個の問題を互いを考慮することなく個別に行う問題がある.そこで,本論文では,これら3個の問題を一つの大きな問題にまとめ,互いの問題を考慮しながら同時的に解決するECOC-LVM (ECOC using Latent Variable Models)の提案を行い,より識別率の高いECOCの構築を行う. |
(英) |
The object of this paper is to construct a multi-class classifier by Error-Correcting Output Coding (ECOC) approach. The algorithm of the ECOC approach is divided into three steps: 1) dividing K classes into two super groups, 2) constructing multiple binary classifiers which separate the two super groups, and 3) combining the multiple binary classifiers. The ECOC approach constructs a classifier by sequentially performing the three steps. However, since these three steps are mutually related to each other, it is desirable to simultaneously perform the three steps with considering each other's steps. We therefore propose ECOC-LVM (ECOC using Latent Variable Models) which simultaneously performs the three steps. |
キーワード |
(和) |
ECOC / 人工神経回路網 / パターン識別 / 隠れ変数モデル / / / / |
(英) |
Error-correcting output coding / Neural networks / Pattern classification / Latent variable models / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 589, NC2006-177, pp. 141-145, 2007年3月. |
資料番号 |
NC2006-177 |
発行日 |
2007-03-08 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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