複数の異種ベクトルを入力とするニューラルネットの学習・統合化に関する考察
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概要
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誤差逆伝搬法(BP法)を用いて学習した多層型ニューラルネットワークにおいては入力とする特徴ペクトルとしてどのようなものを選ぶかが重要であり、複数の|異種ベクトルを入力すると有利であることが予想される。本稿ではこれら複数の異種ベクトルを入力とするニューラルネットにおいて、異種入力ペクトルが互いに認識能力を補うような学習・統合化の手法について検討を行った結果について述ベる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
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