| 出願番号 |
特願2010-266448 |
| 出願日 |
2010/11/30 |
| 出願人 |
国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 |
特開2012-118668 |
| 公開日 |
2012/6/21 |
| 登録番号 |
特許第5704692号 |
| 特許権者 |
国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 発明の名称 |
パターン分類装置の学習装置及びそのためのコンピュータプログラム |
| 技術分野 |
情報・通信 |
| 機能 |
検査・検出、機械・部品の製造 |
| 適用製品 |
パターン認識装置、学習データに基づいてパターン分類装置の学習を行なう学習装置 |
| 目的 |
ベイズ誤り推定と直結した損失関数を用い，高い認識率が得られるようなパターン分類装置のための学習装置を提供する。 |
| 効果 |
公知技術である大幾何マージンＭＣＥ学習法を、カーネルの線形和の形式を持つ判別関数の線形和係数パラメータに対して適用する。これにより、カーネルを用いて精緻な分類決定境界を形成することが可能となるだけでなく、分類誤り最小化と未知パターンに対する耐性向上とを共に直接的に目指す学習法が定型化される。
結果的に、パターンの分布構造が複雑である場合においても、学習パターン以外の未知パターンに対する高い認識率が得られる。 |
技術概要
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学習装置４２は，学習パターン集合を記憶する記憶装置６４と，各クラスに対し定義される判別関数を，学習パターンにより学習する学習装置６６とを含む．判別関数は，入力パターンと，複数個のプロトタイプとの間のカーネル演算の線形和により表される．カーネルは，入力パターンの空間より高次元の空間に入力パターンを変換する特徴変換を定めたときに，変換後の入力パターンと，変換後のプロトタイプとの間の内積により定義され，プロトタイプ相互間でのカーネル演算により構成されるグラム行列が正定値行列となる．学習装置は，高次元空間において学習パターンと係数ベクトル集合との関数として定義される平均分類誤り数損失が最小となるよう係数ベクトルを調整する。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
)