| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-03-10 13:20 ［特別講演］パターン認識器の設計のための最適化 ○栗田多喜夫（広島大）・西田健次（産総研）・日高章理（東京電機大）・松川 徹（筑波大）  PRMU2010-251 |
|
| 抄録 | （和） | 実環境で有効に働くパターン識別器を構築するためには、パターン識別器として、どのような構造の識別器を用いるか、あるいは、どのような特徴を使うかなどの、識別器モデルを課題ごとに適切に決めることが重要である。一般に、このモデルの選択は試行錯誤によって決められることが多い。モデル選択の課程を自動化するためには、様々なパラメータや構造を持った膨大な識別器の候補の中から、最適化手法を用いて最も性能の高い識別器を自動的に選び出す必要がある。本稿では、筆者等がこれまでに行なってきたパターン識別器の設計のための最適化手法について紹介する。 |
| （英） | To design a pattern classifier which works effectively in real world applications, we have to decide the model of the classifier and the features used by the classifier. Usually the designer of the classifier decides them by trial and error depending on the task. To automate this trial and error process, the system has to find the optimum classifier among the candidates of the classifiers with different models and features. An optimization method is necessary to find the optimum classifiers because the number of candidates is usually very large. This paper introduces some examples of optimization in pattern classifier design. | |
| キーワード | （和） | モデル選択 / 特徴選択 / 最適化 / ランダムサンプリング / particle swarm optimization / / / |
| （英） | model selection / feature selection / optimization / random sampling / particle swarm optimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 467, PRMU2010-251, pp. 85-90, 2011年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-251 | |
| 発行日 | 2011-03-03 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2010-251 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2011-03-10 - 2011-03-11 |
| 開催地（和） | 産総研（つくば） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 文字・文書の認識と理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2011-03-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パターン認識器の設計のための最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimization in Pattern Classifier Design |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モデル選択 / model selection |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化 / optimization |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムサンプリング / random sampling |
| キーワード(5)（和/英） | particle swarm optimization / particle swarm optimization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗田 多喜夫 / Takio Kurita / クリタ タキオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 健次 / Kenji Nishida / ニシダ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) The Nasional Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 日高 章理 / Akinori Hidaka / ヒダカ アキノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松川 徹 / Tetsu Matsukawa / マツカワ テツ |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-03-10 13:20:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-251 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.467 |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-03-03 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]