新しいネオコグニトロン型ネットワークとICA・PCAを用いた学習法(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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ネオコグニトロンは, 高い認識率と拡張性をもつパターン認識用の階層型ニューラルネットワークであるが, その性能を引き出すためには多数存在するパラメータを認識対象に応じて適切に調整する必要があった.そこで本論文では, ネオコグニトロンの各階層で行われている処理が次元圧縮である点に着目し, 統計的な次元圧縮法である主成分分析(PCA), 独立成分分析(ICA)及び部分空間法をネットワークの学習法として導入することで, パラメータ数の削減とパラメータ変動への頑健性向上を図る.また, これらの手法を導入するためにネオコグニトロンを簡略化したネットワークを提案する.手書き数字及び顔画像データベースを用いた認識実験により, 提案する学習法がパラメータの変動に頑健で, かつ認識対象によらず同じパラメータで適切な学習が行えることを検証した.
- 2005-04-01
著者
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
佐藤 俊治
東北福祉大学
-
三宅 章吾
東北大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
下村 正夫
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
阿曽 弘具
東北大
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
下村 正夫
東北大学大学院工学研究科
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