並列多段ニューラルネットワークによる手書き漢字の分類
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概要
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ニューラルネットを用いた文字認識の研究が今日広く行なわれている。われわれは、小学校学習漢字の全996文字を対象とし、ベクトル量子化ニューラルネット(以下VQネット)を用いて漢字を大分類の後、誤差逆伝搬法を用いた階層型ネットにより認識を行なうネットワークを構築し、考察を進めてきた。特にVQネットを2層構造にすることにより、学習時間が単層VQネットに比較し約23%と大幅に短縮され、更に分類数の均等化にも寄与することを明らかにした。今回は分類率の向上を目指し、2層構造のVQネットを並列に配置したネットワークを構築し、実験、考察を進めた。入力特徴ベクトル、累積分類率、学習時間について報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
-
奥田 健三
作新学院大学
-
奥田 健三
宇都宮大学工学部
-
荒井 正之
帝京大学理工学部情報科学科
-
荒井 正之
帝京大学 理工学部 情報科学科
-
王 晋申
宇都宮大学工学部情報工学科
-
江刺家 公也
宇都宮大学
-
荒井 正之
帝京大学
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