パターン認識用ネットからのアルゴリズムの抽出法

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概要

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教師データを用いて逆伝播法で学習することにより、自動的にパターン判別ネットを構成できることから、パターン認識問題に多層ネットの適用が進められている。しかしながら多層ネットはブラックボックスとしてしか扱えず、誤認識したときネットの解析が行なえないという問題がある。これに対して、我々は、あるクラスに属する教師データが、入力と中間層の間の重みが生成する超平面で他のクラスから単一の領域に分離されるときは、3層で、そうでないときは4層で合成できることを証明した。このように合成しておくことにより、誤認識が生じたときもとの解析が可能となった。本論文では上記の理論を基にして、学習済みのネットワークからパターン判別アルゴリズムを抽出する方式を提案し、次いでこの方式を数字認識の例に適用して、その妥当性を検証する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-02-24

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