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J-GLOBAL ID：201902253050655782   整理番号：19A1035318

ビタビアルゴリズムを用いた機械学習分類器の誤り訂正手法

An Error Correction Technique with the Viterbi Algorithm for a Machine-Learning-Based Classifier

著者 (2件)： 渡辺良人 (情報通信研究機構) ,  荘司洋三 (情報通信研究機構)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 421(SR2018 97-120)(Web)  ページ： 57-61 (WEB ONLY)  発行年： 2019年01月17日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では機械学習分類器が生成し得る誤分類結果を訂正する手法を提案する.具体的には,系列データのフレーム単位の分類プロセスを,真の分類ラベル(グラウンドトゥルース)を隠れ変数,分類器が予測結果として出力する事後確率の対数尤度比(Log-Likelihood Ratio;LLR)を観測変数と見なした隠れマルコフモデルにより表現し,ビタビアルゴリズムを適用することで最終的な分類結果を得る.二値分類の例としてまずサポートベクトルマシン(Support Vector Machine;SVM)を用いたモバイルセンシングによる異常検出システムに対して提案手法を適用する.続いて多クラス分類の例として,ニューラルネットワークによる人体の行動識別問題に提案手法を適用する.シミュレーションにより,提案手法が機械学習分類器の誤分類結果を訂正するのに効果的であることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *コンピュータ ,  隠れMarkovモデル ,  アルゴリズム ,  最適化手法 ,  *誤り訂正 ,  *事例研究 ,  分類 ,  検出 ,  認識
準シソーラス用語： *分類機 ,  Viterbiアルゴリズム ,  EMアルゴリズム ,  SVM分類 ,  異常検出 ,  多クラス分類 ,  人間行動認識

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• S. J. Pan and Q. Yang, “A survey on transfer learning,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 22, no. 10, pp. 1345-1359, 2010.
• A. Bordes, S. Ertekin, J. Weston, and L. Bottou, “Fast kernel classifiers with online and active learning,” J. Mach. Learn. Res., vol. 6, pp. 1579-1619, 2005.
• T. G. Dietterich and G. Bakiri, “Solving multiclass learning problems via error-correcting output codes,” J. Artif. Intell. Res., vol. 2, pp. 263-286, 1995.
• T. Moon, “The expectation-maximization algorithm,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 13, no. 6, pp. 47-60, 1996.
• G. D. Forney, “The Viterbi algorithm,” Proc. IEEE, vol. 61, no. 3, pp. 302-309, 1973.

タイトルに関連する用語 (5件)： ビタビアルゴリズム ,  機械学習 ,  分類器 ,  誤り訂正 ,  手法