位置ずれ・回転パターンを認識するニューラルネットワーク
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概要
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本稿は位置ずれと回転パターンを認識する3層のニューラルネットモデルを提案する.このモデルは,従来モデルとは全く異なる複写という学習機構を導入している.本モデルは三つの処理からなる.初めに,3層ネットの一部分だけを用いて基本パターンだけを学習する.次に,学習で得られた重みとバイアスの値を位置ずれ・回転させ,未使用ネットに複写する.複写終了後,ネット全体で入力パターンを認識する.提案モデルは,従来モデルと比べ,学習認識時間が大幅に短縮され,かつ従来モデルでは不可能だった回転角と位置ずれの大きさが得られる.本モデルの有効性が実験を通して確かめられる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-11-15
著者
-
須崎 健一
福岡工業大学大学院工学研究科
-
荒屋 眞二
福岡工業大学大学院工学研究科
-
中村 良三
熊本大学工学部
-
中村 良三
熊本大学工学部数理情報システム工学科
-
中村 良三
熊本大学工学部電気情報工学科
-
荒屋 眞二
福岡工業大学
-
須崎 健一
福岡工業大学
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