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FIT2013第12回情報科学技術フォーラム 開催日:2013年9月4日(水)~6日(金) 会場:鳥取大学鳥取キャンパス
抄録
RA-005
最適な学習回数超過時におけるFLVQのパターン認識精度低下を抑制する新しいクリスプ関数
吉田 嵩・相川直幸(東理大)
近年,機械学習による非ルールベースの識別器を用いたパターン認識が成果を挙げている.そのような識別器の一つに,FLVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization)がある.FLVQは高い認識能力を持つが,一方で最適な学習回数超過時に認識能力が低下するという問題がある.本論文では,最適な学習回数超過時におけるFLVQの認識能力低下を抑制する新しいクリスプ関数を提案する.我々は認識能力低下の原因となる要素として,参照ベクトルのあいまいさが意図と逆方向に更新される事に注目した.そこで,その原因がクリスプ関数である事を示し,正しく更新を行うための新しいクリスプ関数を提案する.