시간/경제적 문제 혹은 수집 대상의 제한으로 충분한 수의 학습패턴을 모을 수 없는 경우에 인간의 두뇌를 모방한 교사학습 및 비교사학습 모델을 이용하여 새로운 학습패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 비교사학습은 독립성분분석을 사용하여 패턴의 특성을 분석 후 생성하며, 교사학습은 다층퍼셉트론 모델을 사용하여 생성된 패턴의 검증을 하는 단계로 적용되었다. 통계학적으로 이와 같은 형태의 패턴 생성을 분석하였으며, 필기체 숫자의 학습 패턴 수를 변동시키면서 패턴 생성의 효과를 시험패턴에 대한 오인식률로 확인한 결과 성능이 향상됨을 보였다.
We propose a new algorithm to generate additional training patterns using the brain-style information processing algorithm, that is, supervised and unsupervised learning models. This will be useful in the case that we do not have enough number of training patterns because of limitation such as time consuming, economic problem, and so on. We adopt the independent component analysis as an unsupervised model for generating exempalr patterns and multilayer perceptions as supervised models for verifying usefulness of the generated patterns. After statistical analysis of the proposed pattern generation algorithm, we verify successful operations of our algorithm through simulation of handwritten digit recognition with various numbers of training patterns.
