パターン表現のスパース性に基づく知識発見・獲得の試み

摘要

本研究では，パターンのスパース表現に基づく識別手法においてスパ一ス性を評価することにより知識の発見・獲得を試みる.パターンが学習済みのクラスに属すか否かはスパース性に顕著に現れる.この性質を活かし，パターンを未学習クラスに属すものとして識別する方法を提案する.また，発見した未学習クラスの学習パターンとして逐次的にパターンを辞書に追加拡張することで知識を獲得する可能性を実験的に考察する.%We aim to devise a framework for knowledge discovery and acquisition through sparse representation-based pattern classification. A pattern can be classified into a class only if the spasity of the representation indicates the class. We present some possible criteria for the discrimination between patterns of learned and unlearned classes on the basis of the sparse representation. We also examine a potential of knowledge discovery and acquision by successively discriminating and appending given patterns to the dictionary for classification.