パターン認識用ニューラルネットはいかにして構成できるか?
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概要
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教師データを用いてシナプスの重みを学習することにより容易にパターン認識用のニューラルネットが構成できるため、パターン認識はニューラルネットの重要な応用分野になっている。しかしながら、アルゴリズムが不要であること、あるいはニューラルネットがブラックボックスとして扱えるというメリットが逆にディメリットとなることがある。例えば誤認識が生じたとき認識率を改善する方法はそのデータを追加して再学習するしか今のところ手が無い。このような問題を解決して実用的なニューラルネット技術とするために我々はニューラルネットの特性の解明を進めた。その結果ニューロンの飽和特性の意味、パターン認識用ネットが如何にして構成しうるかについて解明できた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-09-04
著者
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