方向線素特徴とノイズ重畳を用いたニューラルネットワークによる手書き文字認識
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概要
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本論文では,手書き文字認識などの実問題へ階層型ニューラルネットの汎化能力を応用するために,方向線素特微量とノイズ重畳を併用する手法の解析的・実験的検証を行う.ノイズ重畳の効果が学習初期の探索的な振舞いにあるとの解析的考察に基づき,ノイズ量を変えながら手書き文字認識実験を行った結果,特に学習データが少ないときの有効性を確認した.また,学習後の出力素子の平均的な振舞いからノイズ量と構造化との関係を調べた結果,より大規模な実験に本手法を適用するためのノイズ量決定法へ応用可能であることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-05-15
著者
-
宮原 末治
長崎大学工学部情報システム工学科
-
大山 輝光
和歌山信愛女子短期大学
-
志久 修
佐世保工業高等専門学校
-
黒田 英夫
長崎大学工学部
-
高比良 秀彰
佐世保工業高等専門学校
-
黒田 英夫
長崎大学生産科学研究科
-
宮原 末治
長崎大学
-
宮原 末治
長崎大学工学部工学科
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