(57)【要約】【課題】演算量を抑えつつ高い量子化性能を実現すること。【解決手段】複数の参照ベクトルを記憶する参照ベクトル記憶部１１と、前記参照ベクトル記憶部１１に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定条件を満足するものを、ランダムに選択する参照ベクトル選択部１６と、前記参照ベクトル記憶部１１に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記参照ベクトル選択部１６により選択される前記参照ベクトルを、前記入力ベクトルに基づいて更新する参照ベクトル更新部１５と、を含む。【選択図】図１
2009037565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の参照ベクトルを記憶する参照ベクトル記憶手段と、
前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定条件を満足するものを、ランダムに選択する参照ベクトル選択手段と、
前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記参照ベクトル選択手段により選択される前記参照ベクトルを、前記入力ベクトルに基づいて更新する参照ベクトル更新手段と、
を含むことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項２】
請求項２に記載のベクトル量子化装置において、
前記参照ベクトル選択手段は、
前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記入力ベクトルとの距離が前記所定条件を満足するものを選択する第１選択手段と、
前記第１選択手段により選択される前記参照ベクトルの中から、ランダムにその一部を選択する第２選択手段と、
を含むことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のベクトル量子化装置において、
前記参照ベクトル選択手段は、前記入力ベクトルが入力される毎に、前記参照ベクトルをランダムに選択し、
前記参照ベクトル更新手段は、前記参照ベクトル選択手段により前記参照ベクトルが選択される毎に、該参照ベクトルを更新する、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のベクトル量子化装置において、
前記参照ベクトル選択手段は、前記入力ベクトルが入力される毎に、前記参照ベクトルをランダムに選択し、
前記参照ベクトル更新手段は、前記参照ベクトル選択手段により前記参照ベクトルが選択される毎に、該参照ベクトルの更新量を保存し、複数の前記入力ベクトルの入力に応じて前記更新量が保存された後、既に保存された前記更新量に基づいて前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルを更新する、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載のベクトル量子化装置において、
前記所定条件は、前記複数の参照ベクトルのうち、前記入力ベクトルとの距離が小さいものほど満足し易くなるよう定められる、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項６】
請求項５に記載のベクトル量子化装置において、
前記所定条件は、前記複数の参照ベクトルのうち、前記入力ベクトルとの距離を表すＮ桁（Ｎ≧１）のデジタル値が最も小さいものが満足するよう定められる、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項７】
請求項５に記載のベクトル量子化装置において、
前記所定条件は、前記複数の参照ベクトルのうち、前記入力ベクトルとの距離の小ささが上位順位以内であるものが満足するよう定められる、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項８】
前記所定条件は、前記複数の参照ベクトルのうち、前記入力ベクトルとの距離が所定閾値以下であるものが満足するよう定められる、
ことを特徴とするベクトル量子化装置。
【請求項９】
参照ベクトル記憶手段に記憶される複数の参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定条件を満足するものを、ランダムに選択する参照ベクトル選択ステップと、
前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記参照ベクトル選択ステップで選択される前記参照ベクトルを、前記入力ベクトルに基づいて更新する参照ベクトル更新ステップと、
を含むことを特徴とするベクトル量子化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベクトル量子化装置及び方法に関し、特に、多数の入力ベクトルを表現する少数の参照ベクトルの配置決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
ベクトル量子化は、Ｎ個の入力ベクトルをＭ個の参照ベクトル（Ｎ≫Ｍ）で大まかに表現する手法である。大規模なデータを少量の参照ベクトルで表現することが可能であるので、圧縮や符号化、特徴抽出などへ幅広い応用が可能である。具体的には、音声の符号化及び認識、画像圧縮、画像拡大、画像符号化、文字認識、パターン認識などに応用できる。
【０００３】
ベクトル量子化を効果的に行うためには、入力ベクトルが多く分布しているところに密に、まばらに分布しているところには疎に参照ベクトルを配置すべきである。これを実現する方法として、学習によりベクトル量子化を行うＫ平均（K-means）法（非特許文献１）、自己組織化マップ（Self-Organizing Maps; SOM）（非特許文献２，３）がある。
【非特許文献１】J． マッククイーン（J. McQueen）、「多変量観測のための解析と分類の方法（Somemethods for classification and analysis of multivariate observations）」，第5回確率と数理統計に関するバークレーシンポジウム議事録，pp.281-297， 1967
【非特許文献２】T. コホーネン（T. Kohonen）、「自己組織化マップ（Self-Organizing Maps）」，シュプリンガー出版社，1995
【非特許文献３】田向 権、堀尾 恵一、山川 烈，「粗い勝者決定を用いた自己組織化マップの高速学習アルゴリズムとそのデジタルハードウェア実装（Fast learning algorithms for self-organizing map employing roughcomparison WTA and its digital hardware implementation）」，IEICEエレクトロニクスに関する論文集，vol. e87-c， no. 11 pp. 1787-1794， 2004
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Ｋ平均法の学習は、入力ベクトルと全ての参照ベクトル間の距離を演算し、距離が最も小さい参照ベクトルを勝者ベクトルとして選択し、勝者ベクトルの位置を入力ベクトルの位置へ近づくように更新する、勝者のみの学習を行う。この工程を繰り返すことで最終的な参照ベクトルの配置が得られる。Ｋ平均法は演算量が最も小さい学習ベクトル量子化方法であるが、学習開始から学習終了の間、全くもしくは殆ど更新が行われない参照ベクトルが多数発生するので量子化性能が悪い。
【０００５】
ＳＯＭの学習は、入力ベクトルと全ての参照ベクトル間の距離を演算し、距離が最も小さい参照ベクトルを勝者ベクトルとして選択し、勝者ベクトルおよび勝者ベクトルの近傍に配置されている参照ベクトルの位置を入力ベクトルの位置へ近づくように更新する、近傍学習を行う。この工程を繰り返すことで最終的な参照ベクトルの配置が得られる。勝者および近傍の参照ベクトルをまとめて更新するため、Ｋ平均法で問題であった全くもしくは殆ど更新が行われない参照ベクトルは無くなるが、近傍学習の影響で無駄な位置に参照ベクトルが配置されることが多く量子化性能は高くない。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、演算量を抑えつつ高い量子化性能を実現できるベクトル量子化装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係るベクトル量子化装置は、複数の参照ベクトルを記憶する参照ベクトル記憶手段と、前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定条件を満足するものを、ランダムに選択する参照ベクトル選択手段と、前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記参照ベクトル選択手段により選択される前記参照ベクトルを、前記入力ベクトルに基づいて更新する参照ベクトル更新手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るベクトル量子化方法は、参照ベクトル記憶手段に記憶される複数の参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定条件を満足するものを、ランダムに選択する参照ベクトル選択ステップと、前記参照ベクトル記憶手段に記憶される前記複数の参照ベクトルのうち、前記参照ベクトル選択ステップで選択される前記参照ベクトルを、前記入力ベクトルに基づいて更新する参照ベクトル更新ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明では、入力ベクトルに基づいて更新される参照ベクトルがランダムに選択されるため、より多くの参照ベクトルに学習機会が与えられる。この結果、全く又は殆ど更新が行われない参照ベクトルの発生を抑えることができ、良好なベクトル量子化性能を得ることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明に係るベクトル量子化装置の一実施形態を示すブロック図である。本実施形態に係るベクトル量子化装置１０は、例えば画像を構成する各画素の色データが入力ベクトルとして入力されると、それを少数（ここではｎとする）の色データ（参照ベクトル）に集約させるなど、種々のデータのベクトル量子化に用いることができるものであり、参照ベクトル記憶部１１、参照ベクトル選択部１６、及び参照ベクトル更新部１５を備えている。ここで、参照ベクトル選択部１６は、順に直列に接続された距離演算部１２、勝者候補選択部１３、及び勝者選択部１４を備えている。これらのブロックは、ハードウェアにより実装されてもよいし、コンピュータ及びソフトウェアによって実装されてもよい。ハードウェアによる場合は、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などによる論理演算回路及びメモリを用いることができる。
【００１２】
参照ベクトル記憶部１１は、例えばメモリなどの記憶デバイスにより構成されるものであり、予め決められた複数（ここではｎ）の参照ベクトルが格納されている。学習開始時には、全ての参照ベクトルは、ランダムまたは外部回路（不図示）から与えられた初期値に初期化される。
【００１３】
参照ベクトル選択部１６は、例えば論理演算回路により構成されるものであり、入力ベクトル（デジタルデータ）及び参照ベクトル（デジタルデータ）が入力されると、ｎ個の参照ベクトルのうち１つである、勝者ベクトルを特定する勝者ベクトルデータを出力し、これを参照ベクトル更新部１５に供給するものである。ここでは、勝者ベクトルは、参照ベクトル記憶部１１に格納された参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定の勝者候補条件を満足するもの（勝者候補）の中からランダムに選択される。この勝者候補条件は、参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が小さいものほど満足し易くなるよう、つまり勝者候補になりやすくなるよう定められれば、どのようなものであってもよい。
【００１４】
例えば、勝者候補条件を、参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離を表すＮ桁（Ｎ≧１）のデジタル値が最も小さいものが、勝者候補となるように定めてもよい。例えば、各参照ベクトルと入力ベクトルとの距離をＸビットのバイナリデータで表現するとともに、上位ビットから順に比較を行って、比較ビットにおいて他よりも大きな値（１）を有する参照ベクトルは、勝者候補から外す。そして、Ｙビット（Ｙ＜Ｘ）で比較を打ち切り、そのときに残ったもの全てを勝者候補としてもよい。この場合、Ｙを増減することで比較誤差（勝者候補の選ばれ易さ）を調整することができ、Ｙ＝Ｘとしたとき、正確な勝者決定が可能となる。
【００１５】
或いは、参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離の小ささが上位順位以内であるものが、勝者候補となるように定めてもよい。順位は、距離のソートにより決定してもよいが、トーナメント方式により決定すれば、小規模ハードウェアによる実装が容易である。トーナメント方式による勝者候補の決定においては、ベストＸに残ったもの全てを勝者候補とし、Ｘを１、２、４、８、…、２ｎのように変更することで、比較誤差を調整することができる。この場合、Ｘ＝１のとき、正確な勝者決定が可能となる。
【００１６】
さらに、参照ベクトルのうち、入力ベクトルとの距離が所定閾値以下であるものが勝者候補となるように定めてもよい。閾値は、勝者候補として選ばれる参照ベクトルの数に応じて増減させればよい。例えば、各参照ベクトルについて入力ベクトルとの距離を演算し、そこから一定数Ｚずつを減じる。そして、最初にその値が０以下になった全ての参照ベクトルを勝者候補とする。この場合、Ｚを増減することで比較誤差を調整することができ、Ｚ＝１のとき、正確な勝者決定が可能となる。
【００１７】
参照ベクトル更新部１５も、例えば論理演算回路により構成されるものであり、参照ベクトル選択部１６から供給される勝者ベクトルデータを取得すると、該データにより特定される参照ベクトルを参照ベクトル記憶部１１から読み出し、これを入力ベクトルに近づける。そして、更新後の参照ベクトルを参照ベクトル記憶部１１に再び格納する。
【００１８】
また上述のように、参照ベクトル選択部１６は、距離演算部１２、勝者候補選択部１３及び勝者選択部１４を含んでいる。ここで、距離演算部１２には、入力ベクトルと参照ベクトル記憶部１１に記憶された各参照ベクトルとが入力されるようになっており、入力ベクトルと各参照ベクトルとの間の距離を演算し、後段の勝者候補選択部１３に供給する。距離演算部１２では、距離の性質を満たしていれば、例えばマンハッタン距離やユークリッド距離など、どのような尺度を用いて距離を演算してもよい。
【００１９】
勝者候補選択部１３は、距離演算部１２から得られた距離をもとに、勝者候補条件を満足する参照ベクトルを選択し、それらを特定する勝者ベクトル候補データを後段の勝者選択部１４に供給する。上述のように、勝者候補の選択方法は、距離が小さいほど高確率に勝者候補に選択されやすくなるものならばどのような方法でもよい。
【００２０】
勝者選択部１４は、勝者候補選択部１３から得られた勝者候補番号の中からランダムにひとつを勝者として選択する。
【００２１】
ここで、勝者候補選択部１３及び勝者選択部１４の回路実装例を説明する。図２は、勝者候補選択部１３及び勝者選択部１４の一例を示す論理回路図である。同図に示すように、勝者候補選択部１３は、ｎ個の参照ベクトルにそれぞれ関連づけられたセル１３−１〜１３−ｎから構成されている。勝者候補選択部１３のセル１３−ｊ（ｊ＝１〜ｎ）は、関連する参照ベクトルと入力ベクトルとの距離が格納される距離レジスタ３１、及び関連する参照ベクトルが勝者候補であるか否かを示すフラグ記憶回路３５を備えている。ここでは、フラグが１のときに、関連する参照ベクトルが勝者候補であることを示しており、フラグが０のときに、関連する参照ベクトルが勝者候補から外れたことを示している。
【００２２】
勝者候補選択部１３のセル１３−ｊは、さらにＯＲ回路３２を備えており、距離レジスタ３１の最上位ビット、及びフラグ記憶回路３５の記憶内容を反転した信号が入力されている。これにより、ＯＲ回路３２からは、フラグが１のときには距離レジスタ３１の最上位ビットの値がそのまま出力され、フラグが０のときには距離レジスタ３１の最上位ビットの値に関係なく、１が出力されることになる。
【００２３】
また、勝者候補選択部１３のセル１３−ｊは、ＯＲ回路３２の出力が一方の入力端子に接続されたＡＮＤ回路３６を備えており、他のセルのＡＮＤ回路３６とともに、ＡＮＤチェーン回路２０を構成している。すなわち、各ＡＮＤ回路３６の出力は、次段のセル（セル１３−ｎのＡＮＤ回路３６の場合はセル１３−１）の他方の入力端子に接続されている。このＡＮＤチェーン回路２０の各ＡＮＤ回路３６の出力（ｌｉｎｅ）は、いずれかのＯＲ回路３２の出力が０であれば０になり、全てのＯＲ回路３２の出力が１であれば１になる。そして、この信号（ｌｉｎｅ）により、フラグの更新タイミングが与えられるようになっている。つまり、ｌｉｎｅが０（更新タイミング）であって、いずれかのＯＲ回路３２の出力が０の場合は、いずれかセルで、距離レジスタ３１の最上位ビットが０、かつフラグが１の場合である。この場合は、距離レジスタ３１の最上位ビットが１であるセルについて、後述のＡＮＤ回路３３及び３４により、フラグが０に更新される。また、ｌｉｎｅが１（非更新タイミング）の場合は、後述のＡＮＤ回路３３及び３４により、フラグの値が維持される。
【００２４】
すなわち、勝者候補選択部１３のセル１３−ｊは、ＡＮＤ回路３３及び３４を備えており、ＡＮＤ回路３３の一方の入力端子にはＯＲ回路３２の出力が与えられており、他方の入力端子にはｌｉｎｅを反転した値が与えられている。ＡＮＤ回路３３の出力は反転されてからＡＮＤ回路３４の一方の入力端子に与えられている。ＡＮＤ回路３４の出力はフラグ記憶回路３５に格納されるようになっており、その内容はＡＮＤ回路３４の他方の入力端子に帰還している。このため、ＡＮＤ回路３３の出力が０の場合には、フラグ記憶回路３５の内容は維持され、ＡＮＤ回路３３の出力が１の場合には、フラグ記憶回路３５には強制的に０が格納される。そして、ＡＮＤ回路３３の他方の入力端子は、上述のようにｌｉｎｅを反転した値が与えられているから、ｌｉｎｅが１の場合には、ＡＮＤ回路３３の出力は常に０となる。また、ｌｉｎｅが０の場合には、ＯＲ回路３２の出力がそのままＡＮＤ回路３３の出力となる。つまり、非更新タイミングの場合には、フラグは維持され、更新タイミングの場合には、距離レジスタ３１の最上位ビットが０、且つフラグが１でない限り、フラグは強制的に０になる。以上により、各距離レジスタ３１の最上位ビットが比較され、他よりも大きな値、つまり１を有するセルについては、フラグの値が０に変更され、当該セルに関連づけられた参照ベクトルは勝者候補から外れる。
【００２５】
フラグの変更後、全ての距離レジスタ３１を左に１ビットだけビットシフトする。これにより、次ビットが最上位ビットとなり、上記と同様の比較演算が行われる。全てのビットを比較した場合、入力ベクトルとの距離が最も小さな参照ベクトルに係るフラグのみが１となり、正確な勝者決定が行われる。一方、本実施形態では、誤差を含んだ比較を行っており、これは、比較を途中ビットで打ち切ることで実現している。誤差を含んだ比較を行った場合、複数のフラグが１となる。フラグ記憶部３５の記憶内容（フラグ群）は、勝者ベクトル候補データとして後段の勝者選択部１４に与えられている。
【００２６】
図２に示されるように、後段の勝者選択部１４も、勝者候補選択部１３と同様に、ｎ個の参照ベクトルにそれぞれ関連づけられたセル１４−１〜１４−ｎから構成されている。各セル１４−ｊは、ＯＲ回路４１、ＡＮＤ回路４２及び４３を含んで構成されており、ＯＲ回路４１には、ランダム信号ｒａｎｄｊがその一方端子に入力され、他方端子に前段のセル（セル１４−１の場合はセル１４−ｎ）の出力（後述するパス信号）が与えられている。ランダム信号ｒａｎｄ１〜ｒａｎｄｎは、別途のランダム信号発生回路（不図示）から発生される信号であり、いずれか無作為に選ばれた１つのセル１３−ｊのｒａｎｄｊのみ１となり、残りのセルのｒａｎｄｉ（ｉ≠ｊ）はいずれも０となる。
【００２７】
ＯＲ回路４１の出力は、関連する参照ベクトルを勝者となる権利を示しており、その値が１であって、且つフラグ記憶回路３５の内容が１のときのみ、ＡＮＤ回路４２から勝者であることを示す値、すなわち１が出力され、それ以外は０が出力されるようになっている。すなわち、ＡＮＤ回路４２の一方端子にはフラグ記憶回路３５の内容が入力され、他方端子にはＯＲ回路４１の出力が与えられている。ＡＮＤ回路４２の出力は、勝者ベクトルデータとして参照ベクトル更新部１５に供給されている。
【００２８】
ＡＮＤ回路４３には、ＯＲ回路４１の出力が一方端子に入力され、他方端子にフラグ記憶回路３５の内容を反転した値が入力されている。ＡＮＤ回路４３の出力は、パス信号として後段セルのＯＲ回路４１に入力される。すなわち、ＡＮＤ回路４３により、勝者信号を出力する権利があるにも関らず、フラグ記憶部３５の記憶内容が０であった場合に、パス信号により、その権利を次のセルに渡すようにしている。
【００２９】
図３及び図４は本実施形態に係るベクトル量子化装置の動作概念を示す図である。これらの図において、×印は入力ベクトルｘを、丸印は参照ベクトルｗを表す。図３は入力ベクトルと参照ベクトルの初期配置を表す。一方、図４は勝者候補が選択される様子を表す。バイナリの距離データを上位２ビットのみ比較した場合、残りの６ビットの情報は用いられないので誤差を含んだ比較となる。同図の場合、入力ベクトルｘｉから距離ｌ以内にあるｗ１及びｗ３が、勝者候補として選択される。最終的に、勝者ベクトル候補の中から勝者ベクトルがランダムに選択され、入力ベクトルに近づくように更新される。本実施形態によると、ｗ１及びｗ３は、ともに学習機会を得ることになるので、全ての参照ベクトルは適切な位置に配置され、高性能なベクトル量子化が実現される。一方、従来技術のように正確な勝者決定を行う場合、ｗ３はｘｉに対してｗ２よりも遠いので、決して勝者ベクトルに選択されない。このため、ｗ３について学習が行われず、ベクトル量子化性能を低下させる原因となる。
【００３０】
なお、本実施形態に係るベクトル量子化装置は、オンライン学習とバッチ学習の両方の動作が可能である。
【００３１】
まず、オンライン学習における動作について説明する。図５は、本実施形態に係るベクトル量子化装置のオンライン学習における動作フロー図である。同図に示すように、オンライン学習では、まず、図示しない制御部が参照ベクトル記憶部１１の記憶内容を初期化（Ｓ３００）する。次に入力ベクトルがひとつ入力される（Ｓ３０１）。次に距離演算部１２による演算結果に基づき、勝者候補選択部１３が勝者ベクトル候補データを生成する（Ｓ３０２）。このとき、学習の序盤では比較誤差を大きくすることで、多くの参照ベクトルが勝者の候補となるようにし、学習が進むにつれて比較誤差を減らし、学習の終盤では正確な比較が行われるようにする。次に、勝者選択部１４が、勝者ベクトル候補の中からランダムにひとつを勝者ベクトルとして選択し、勝者ベクトルを特定する勝者ベクトルデータを生成する。ここでは、勝者ベクトルデータは、以下の式で示される変数ｈ１〜ｈｎを含む（Ｓ３０３）。
【００３２】
【数１】
2009037565.tif 000003
【００３３】
次に参照ベクトル更新部１５は、参照ベクトルを以下の式で更新する（Ｓ３０４）。
【００３４】
【数２】
2009037565.tif 000004
ここで、ｉは入力ベクトルｘの、ｊは参照ベクトルのインデックスである。ｗｊｏｌｄは更新前の、ｗｊｎｅｗは更新後の参照ベクトルの値である。α(t)は時刻tにおける学習係数で、学習の序盤では大きく、学習の終盤では小さな値をとるものとする。以上の操作を規定回数繰り返すことでベクトル量子化結果、つまり参照ベクトルｗ１〜ｗｎを得る。
【００３５】
続いて、バッチ学習における動作について説明する。図６に示すように、バッチ学習においてもオンライン学習と同様に、まず、図示しない制御部が、参照ベクトル記憶部１１の記憶内容を初期化（Ｓ４００）する。次にＩ個の入力ベクトルのうちひとつが入力される（Ｓ４０１）。次に距離演算部１２による演算結果に基づき、勝者候補選択部１３が、勝者ベクトル候補データを生成する（Ｓ４０２）。このときも、学習の序盤では比較誤差を大きくすることで多くの参照ベクトルを勝者の候補に残るようにし、学習が進むにつれて比較誤差を減らし、学習の終盤では正確な比較が行われるようにする。次に、勝者選択部１４が、勝者ベクトル候補の中からランダムにひとつを勝者ベクトルとして選択し、勝者ベクトルを特定する勝者ベクトルデータを生成する。ここでは、勝者ベクトルデータは、以下の式で示される変数ｈｊ，ｉ（ｉ＝１〜Ｉ，ｊ＝１〜ｎ）を含む（Ｓ４０３）。
【００３６】
【数３】
2009037565.tif 000005
全ての入力ベクトルが提示された後（Ｓ４０４）、全ての参照ベクトルを以下の式で一括更新する（Ｓ４０５）。そして、以上の操作を規定回数繰り返すことでベクトル量子化結果を得る。
【００３７】
【数４】
2009037565.tif 000006
【００３８】
以上説明したように、本実施形態によると更新対象となる参照ベクトルを、ランダムに選択するようにしたので、全く、或いは稀にしか更新機会が与えられない参照ベクトルの発生を抑えることができ、量子化性能を向上させることができる。
【００３９】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では勝者候補条件を満たす勝者候補ベクトルを選択してから、その中の１つを勝者ベクトルとして選択するようにしたが、複数の勝者ベクトルをランダムに選択するようにしてもよい。この場合、入力ベクトルとの距離に応じて更新量が制御されることが望ましい。
【００４０】
また、参照ベクトル記憶部１１に記憶される参照ベクトルの中から、まずランダムに１又は複数を選択し、それらが勝者候補条件を満たしていれば勝者ベクトルとして選択し、満たしていなければ、勝者候補条件を満たすもの（つまり勝者ベクトルとして選択できるもの）が見つかるまで、参照ベクトル記憶部１１に記憶される参照ベクトルを次々と読み出すこととしてもよい。いずれにしても、ランダム信号発生回路により発生されるランダム信号を用いて、参照ベクトル記憶部１１に記憶されている参照ベクトルの中から、入力ベクトルとの距離が近いものをランダムに、実際の更新対象として選択することで、量子化性能を飛躍的に向上できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置を示すブロック図である。
【図２】勝者候補選択部及び勝者選択部の回路構成例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置の動作原理を示す概念図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置の動作原理を示す概念図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置のオンライン学習における動作フロー図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置のバッチ学習における動作フロー図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０  ベクトル量子化装置、１１  参照ベクトル記憶部、１２  距離演算部、１３  勝者候補選択部、１４  勝者選択部、１５  参照ベクトル更新部、１６  参照ベクトル選択部。
【図１】
2009037565.tif 000007
【図２】
2009037565.tif 000008
【図３】
2009037565.tif 000009
【図４】
2009037565.tif 000010
【図５】
2009037565.tif 000011
【図６】
2009037565.tif 000012