| 講演名 | 2001/10/11 混合修正2次識別関数による単仮説検定問題のための教師なし学習法 加藤 毅, 大町 真一郎, 阿曽 弘具, |
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| 抄録(和) | 本報告では, 単仮説検定問題の学習法として, ターゲットクラスのサンプルに加えてクラスラベルなしのサンプルを用いることが有効であることを示す.本手法ではEM(Expectation-Maximization)法に基づいて, 非ターゲットクラスの分布を推定する.その分布として, 汎化能力, 計算量, 記憶容量に秀でた修正2次識別関数を一般化した混合修正2次識別関数モデルを用いる.これを3つのデータベースを用いた評価実験により有効性を示す.また, 実際問題への応用の一例として文字性判定問題を取り上げる. |
| 抄録(英) | This paper shows that the performance of the single hypothesis scheme-it classifies unknown patterns to the specified class called target class-can be improved by estimating the probabilistic distribution of nontarget class using additional unlabeled training patterns that are available at no extra cost. Furthermore, our method achives comparable recognition accuracy to the supervised classifier, yet requires no labeled nontarget patterns for training. We introduce an algorithm for learning nontargets's pdf.from unlabeled patterns based on Expectation-Maximization and the proposed stochastic model, the mixture of modified quadratic discriminant function(MQDF). The MQDF is well-known as one of the state-of-the-art classifiers, however, it suffers from the weakness for multi-modal distribution. The mixture of MQDF overcomes this problem, yet which reteins the excellent classification performance. We demonstrate the practicality and accuracy of the mixture of MQDF estimated by the proposed unsupervised learning using the artificial and the real world databases. Forthermore, the proposed algorithm is also tested on the letter-image identification problem. |
| キーワード(和) | 単仮説検定問題 / 混合修正2次識別関数 / 教師なし学習 / Expectation-Maximization法 / 文字性判定器 |
| キーワード(英) | single hypothesis problem / mixture of modified quadratic discriminant funcions / unsupervised learning / Expectation-Maximization algorithm / letter-image identifier |
| 資料番号 | PRMU2001-103,NC2001-53 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2001/10/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 混合修正2次識別関数による単仮説検定問題のための教師なし学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised learning for single hypothesis problem via mixtures of modified quadratic discriminant functions |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単仮説検定問題 / single hypothesis problem |
| キーワード(2)（和/英） | 混合修正2次識別関数 / mixture of modified quadratic discriminant funcions |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | Expectation-Maximization法 / Expectation-Maximization algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | 文字性判定器 / letter-image identifier |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加藤 毅 / Tsuyoshi KATO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大町 真一郎 / Shinichiro OMACHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 阿曽 弘具 / Hirotomo ASO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 発表年月日 | 2001/10/11 |
| 資料番号 | PRMU2001-103,NC2001-53 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 362 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |