排他的学習ネット(ELNET)を用いたETL9Bの認識
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概要
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本稿では,大規模な手書き文字認識に適用可能なニューラルネットワーク,排他的学習ネット(Exclusive Learning NET:ELNET)を提案する.ELNETは1モジュールを1字種に対応させ,複数の小規模な階層型のニューラルネットワークにより構成される.従来提案されている手法と比較すると,提案するELNETは,構成が簡単なうえ,学習においてあらかじめグループを決定する必要はなく,モジュールの学習は,認識しようとする字種以外に,少数の抑制用の字種を提示するだけで済むという特徴がある.これによって,複雑なLVQを避け,従来のパターンマッチング法を大分類部として利用することが可能となる.つまり,簡単なアルゴリズムによる大分類と高精度な認識が可能なELNETを組み合わせることにより,合理的かつ高精度な認識システムが構築できる.本稿では,ELNETの構成方法を中心に述べ,最後にETL9B全字種に対する認識実験の結果について報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-12-16
著者
-
根元 義章
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部
-
猿田 和樹
山形大学人文学部
-
安倍 正人
東北大学大型計算機センター
-
孫 寧
東北大学大型計算機センタ-
-
猿田 和樹
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部情報工学科
-
根元 義章
東北大学大学院 情報科学研究科
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