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패턴분류기를 위한 최소오차율 학습알고리즘과 예측신경회로망모델에의 적용
A Minimum-Error-Rate Training Algorithm for Pattern Classifiers and Its Application to the Predictive Neural Network Models

나경민    (서울대학교 대학원 전자공학과   ); 임재열    (서울대학교 대학원 전자공학과   ); 안수길    (서울대학교 대학원 전자공학과  );
  • 초록

    Most pattern classifiers have been designed based on the ML (Maximum Likelihood) training algorithm which is simple and relatively powerful. The ML training is an efficient algorithm to individually estimate the model parameters of each class under the assumption that all class models in a classifier are statistically independent. That assumption, however, is not valid in many real situations, which degrades the performance of the classifier. In this paper, we propose a minimum-error-rate training algorithm based on the MAP (Maximum a Posteriori) approach. The algorithm regards the normalized outputs of the classifier as estimates of the a posteriori probability, and tries to maximize those estimates. According to Bayes decision theory, the proposed algorithm satisfies the condition of minimum-error-rate classificatin. We apply this algorithm to NPM (Neural Prediction Model) for speech recognition, and derive new disrminative training algorithms. Experimental results on ten Korean digits recognition have shown the reduction of 37.5% of the number of recognition errors.


 저자의 다른 논문

  • 나경민 (3)

    1. 1994 "새로운 음성 인식 모델 : 동적 국부 자기 조직 지도 모델" The journal of the Acoustical Society of Korea 13 (e1): 20~24    
    2. 1995 "회귀신경예측 모델을 이용한 음성인식" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b32 (11): 1489~1495    
  • 안수길 (48)

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