| 講演名 | 1996/5/17 認識システムの内部構造獲得のためのMatchability指向の特徴選択 山川 宏, |
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| 抄録(和) | 内部に複数の処理モジュールをもつ大規模認識システムのモジュール間では外界入力の情報構造に適合した情報交換を行う必要がある。そこでシステムが柔軟な適応能力を持つには、処理モジュール毎だけでなくその間の接続構造もダイナミックに変化させなければならない。接続構造の学習を行う手掛かりとしては外界入力の部分独立性を利用する方法が有望であり、これは局所毎には関連の強い特徴量の選択となる。しかし従来このような視野に立つ特徴選択の研究はあまり進められていない。そこで本報告書では、現入力状態と過去の入力状態にマッチングできる機会に対応するMatchabilityという尺度を特徴量毎に導入し、これを最大化する方向で関連の強い特徴量を選択する手法を提案する。さらに計算機実験によりアルゴリズムの動作を確認したことを報告する。 |
| 抄録(英) | For effective recognition, a recognition structure that controls the information flow among the specialized processing modules should reflect the implicit correlation structure of the environmental input. Autonomous construction of a recognition structure will lead to extensive improve in the flexibility of the adaptive recognition system. For this purpose we propose a matchability-oriented feature selection that can collect highly correlated features at each local module. Matchability is a concept derived from the recognition functions of an adaptive intelligent agent (useful for action generation) and corresponds to the probability of input data items matching stored data items in the recognition system. We check this algorithm in simple artificial environment. |
| キーワード(和) | 内部表現の自動獲得 / パターン認識 / ニューラルネットワーク / マルチエージェント / 教師無し学習 / 事例ベースド推論 |
| キーワード(英) | Learning internal representation / Pattern recognition / Neural networks / Multi-agent system / Unsupervised learning / Case based reasoning |
| 資料番号 | PRMU96-12 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1996/5/17(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 認識システムの内部構造獲得のためのMatchability指向の特徴選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Selection for Acquiring Internal Structure of Recognition System based on Matchability |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 内部表現の自動獲得 / Learning internal representation |
| キーワード(2)（和/英） | パターン認識 / Pattern recognition |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural networks |
| キーワード(4)（和/英） | マルチエージェント / Multi-agent system |
| キーワード(5)（和/英） | 教師無し学習 / Unsupervised learning |
| キーワード(6)（和/英） | 事例ベースド推論 / Case based reasoning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山川 宏 / Hiroshi Yamakawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 新情報処理開発機構 つくば研究センタ Tsukuba Research Center, Real World Computing Partnership |
| 発表年月日 | 1996/5/17 |
| 資料番号 | PRMU96-12 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 41 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
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