カオスニューロンを用いた階層型ニューラルネットワークによる重なったパターンの分離
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概要
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人工ニューラルネットワークを用いてパーセプトロンや連想メモリをはじめとするさまざまなパターン認識のための技法が提案されてきた。入力パターンをある一つのカテゴリーに分類することはこれらの技法で可能である。しかし複数のパターンが重なっている場合に、それらを的確に分類し認識するためには複雑な構造を必要としてきた。提案手法はカオスニューロンとパターン認識のための古典的な学習法であるバックプロパゲーション技法を組み合わせることにより、これを実現した。非常に扱いやすい単純なモデルにもかかわらず、カオスのダイナミクスを用いることにより、効果的に重なったパターンを分離できる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-09-21
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