大規模神経回路網の統合と手書き文字認識への応用
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概要
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本論文は,カテゴリー数が多い場合に生じる精度の低下や,計算量や必要なメモリ容量の増加を防ぐことができる大規模回路網のシステム構成及び学習方法を提案し,カテゴリー数が多いタスクに利用した場合の有用性を示す.提案システムは,複数の大規模回路網(LSNN)によって構成され,LSNNは,いくつかの小規模回路網(SSNN)からなる.各SSNNは対象カテゴリーの一部のみを学習・認識するものとし,LSNNはそれらの組合せとして他のLSNNと重複したカテゴリーを担当する.各LSNN内のSSNNが担当するカテゴリーの組合せは乱数で設定し,他のLSNNとは異なる組合せとする.提案システムの最終的な出力は,LSNNにおける担当カテゴリーの出力の平均とする.これにより,一部のLSNNの認識失敗の影響を取り除くことが可能になり高精度な認識が実現できる.提案システムには,各SSNN及びLSNNは個別に学習させることができるなど,実現の容易性という長所もある.本論文では,提案方式を多層パーセプトロンとバックプロパゲーションを用いたニューラルネットワークによる手書き文字認識に適用し,その有用性について検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-25
著者
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