大規模汎用パターン認識モデルCombNET-IIのための非線形大分類ネットワーク
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概要
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我々の提案する大規模汎用パターン認識モデルCombNET-IIにおいては詳細識別ネットワーク(branch network)の数が増えた場合には、大分類ネットワーク(stem network)の分類性能がボトルネックとなっていた。この原因としてstem networkの分離平面が参照ベクトルによるボロノイ境界と成っていることがあげられる。そこで本稿では大分類領域間の複雑な境界を学習により形成し、かつ各領域における所属サンプル数のバランスを維持可能な非線形大分類ニューラルネットワークをCombNET-IIに適用することを提案し、その有効性について報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-02
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
宮谷 俊行
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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