| 講演名 | 1997/12/18 確率降下法を2次形式類似度と相違度に応用したパターン認識手法 黒沢 由明, |
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| 抄録(和) | 統計的パターン認識分野の中の競合学習という考え方の1つに甘利によって提案された確率降下法、PD (Probabilistic Descent)がある。片桐らはこれを可変長のベクトルデータを認識対象とするGPDに拡張した。一方、コホーネンらは類似の方式としてLVQ、LSM、ALSMを提案している。本報告はこのように種々発表されている類似の方式について考察し、それら諸方式の関係を明らかにするとともに、これまでに提案されていない方式についても考察し報告したものである。 |
| 抄録(英) | Probabilistic Descent (PD) was proposed by Amari and has been known as a method of the competitive learning in the statistical pattern recognition methods. This was expanded to GPD by Katagiri for flexible length vector data where the idea proposed by Amari was applied to fixed length vector data. The other competitive learning methods, LVQ, LSM, and ALSM were proposed by Kohonen and have been well known as effective methods for pattern recognition. Theoretical relationship between these methods are discussed in this report and the new approach for a learning method in this field is proposed. |
| キーワード(和) | パターン認識 / 文字認識 / PD / GPD / 確率降下法 |
| キーワード(英) | Pattern Recognition / Character Recognition / PD / GPD / Probabilistic Descent |
| 資料番号 | PRMU97-181 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1997/12/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 確率降下法を2次形式類似度と相違度に応用したパターン認識手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Probabilistic Descent Method Applied to Similarity and Distance Measure of Quadratic Form for Pattern Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 文字認識 / Character Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | PD / PD |
| キーワード(4)（和/英） | GPD / GPD |
| キーワード(5)（和/英） | 確率降下法 / Probabilistic Descent |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒沢 由明 / Yoshiaki Kurosawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東芝・研究開発センター Toshiba Research and Development Center |
| 発表年月日 | 1997/12/18 |
| 資料番号 | PRMU97-181 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 458 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |