多種の特徴ベクトルを入力とするニューラルネットワークによる手書き文字認識の認識率向上に関する検討
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概要
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複数個の特徴ベクトル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システムについては既に報告した。この場合、入力層に加える特徴ベクトルによっては、ネットワークの学習に時間がかかることがあった。本稿では階層型ニューラルネットワークをBP法を用いて学習させる場合、手書き文字からの複数の特徴ベクトルを組み合わせて学習する際に、特徴ベクトルごとに学習した結果を利用して初期値を設定したネットワークを用いることによって、学習時間の短縮と認識率の向上が得られることを明らかにした。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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