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アイテム
内部クラス・モデルによるパターン認識における特徴量抽出の制御
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220774
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22077407701c07-c9fd-4e89-a410-b6d31d6d0eb6
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 内部クラス・モデルによるパターン認識における特徴量抽出の制御 | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||
著者所属 | ||||||||
長岡技科大 | ||||||||
著者名 |
鈴木, 泉
× 鈴木, 泉
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 内部クラス・モデルとは対象物から抽出された特徴量を記録・参照することを要件とする認知のモデルであって、そこには特徴量抽出の制御が含まれる。内部クラス・モデルにおける特徴量抽出の制御を先ず定式化する。その上で、最も基本的な制御の1つである「注目点の移動」を取り上げ、文書における注目点の移動速度に対象を絞り、具体例を挙げて説明する。内部クラス・モデルにおいては、記録された特徴量を内部クラスと呼び、内部クラスの重み付き有効グラフによって知識を表現する。本研究は内部クラス・モデルの有効性を示すものの1つである。 | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 49-50, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |