高次ニューロンからなる局所表現型パーセプトロンによるオンライン手書き漢字認識
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概要
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著者らは,線形分離不能課題に対する単層パーセプトロン(SP)の欠点を解決するために,SPの入出力層間に任意のカテゴリ群を完全に局所表現する中間層を加えた局所表現型パーセプトロン(SQP)を提案した.しかし,SQPは各カテゴリの識別境界面を超平面切片群で分離していたために汎化能力が低いという欠点があった.本論文では,この問題を解決するために,パーセプトロンの入力ユニットに2次関数を用い,カテゴリを2次超曲面により分離する局所表現型高次パーセプトロン(SQHP)の学習方法と汎化能力向上法を提案する。また,提案手法の効果を見るために,オンライン手書き漢字データを用いて学習,認識実験を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
-
星野 健
北海道工業大学電気工学専攻
-
渡辺 一央
北海道工業大学情報ネットワーク工学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学情報デザイン学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学
-
渡辺 一央
北海道工業大学
-
星野 剛
慶應義塾大学外科
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