| 講演名 | 2004/2/13 分散コーディングによるパターン認識 : 冪空間類似度法を用いた実験と考察(文字とドキュメントの認識・理解) 小林 卓夫, 中川 正樹, |
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| 抄録(和) | 分散コーディングによるパターン認識手法について考察する。本手法は大量の学習サンプルに対して高速な学習が行え、認識速度は学習サンプル数に関わらず高速である。本稿では、基本的なアルゴリズムと発展したアルゴリズムを提示し、分散コーディングの一種である冪空間類似度法を用い、現実のデータを用いた実験を通して有効性を検討する。 |
| 抄録(英) | This paper considers pattern recognition methods by distributed coding. These methods can perform fast learning against a large amount of training samples and their recognition speed is fast and irrelevant to the size of the learning samples. This paper presents both of the basic algorithm and extend algorithms. Then, it describes experiments on real data by the power space similarity method which is a kind of distributed coding and considers the effectiveness. |
| キーワード(和) | 分散コーディング / 冪空間類似度法 / NN法 |
| キーワード(英) | Distributed Coding / Power Space Similarity method / Nearest Neighbor |
| 資料番号 | TL2003-68,PRMU2003-254 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | TL |
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| 開催期間 | 2004/2/13(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Thought and Language (TL) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 分散コーディングによるパターン認識 : 冪空間類似度法を用いた実験と考察(文字とドキュメントの認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pattern Recognition by Distributed Coding : Experiments and Considerations on the Power Space Similarity Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散コーディング / Distributed Coding |
| キーワード(2)（和/英） | 冪空間類似度法 / Power Space Similarity method |
| キーワード(3)（和/英） | NN法 / Nearest Neighbor |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小林 卓夫 / Takao KOBAYASHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院工学研究科 Faculty of Engineering, First University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中川 正樹 / Masaki NAKAGAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院工学研究科 Faculty of Engineering, First University |
| 発表年月日 | 2004/2/13 |
| 資料番号 | TL2003-68,PRMU2003-254 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 657 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |