ニューラルネットワークによる2次元パターン位置の正規化
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概要
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近年,バックプロパゲーションネットワーク(BPN)はパターン認識の分野で文字認識をはじめ幅広く利用され,その効果が報告されている.ニューラルネットワークを用いてパターン認識を行う場合,パターンの移動や回転,拡大,縮小されたパターンに対しては別のパターンと認識してしまうという問題点がある.この場合,位置ずれのあるパターンに対し,ずれを補正する処理を行えばBPNの認識・連想能力は強化できると考えられる.我々は,既に3層で1次元位置ずれパターンに対して学習できるネットワークの1つの構成法を提案している.その際,2次元パターンの正規化では収束性が余りよくなかった.本稿では収束性を改善するため,ネットワーク構造を変え学習をおこなった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
- 1990-09-04
著者
-
田村 進一
大阪大学
-
竹谷 尚
津山工業高等専門学校
-
河合 秀夫
大阪電通大短大
-
光本 浩士
大阪大学基礎工学部
-
岡崎 耕三
鳥取大学 工学部
-
副井 裕
鳥取大学 工学部
-
光本 浩士
大阪電気通信大学工学部第2部
-
竹谷 尚
大阪大学医学部
-
副井 裕
鳥取大学
-
光本 浩士
大阪電気通信大学工学部
-
光本 浩士
大阪大学・基礎工
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