回転拡散型ニューラルネットの認識性能と内部パラメータ設定法の検討
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概要
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脳の頭頂連合野(空間認識系)に着目し, 物体方位と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネットがこれまで提案され, 2値文字パターン及び濃淡顔パターン認識での有効性が示されてきた.本研究では回転拡散型ニューラルネットにおいて学習方位数, 拡散方位数及び拡散範囲をそれぞれ変化させそれぞれの場合における認識特性の評価を行い, その結果に基づいて認識性能が向上するような内部パラメータ設定法を調べた.一般的に, 拡散方位数を学習方位数よりも大きいかまたは等しくし拡散範囲と未学習範囲を一致させたときに認識性能が向上した.更に, 認識性能と学習・認識時間の関係を考慮すると, 最適パラメータ設定として学習方位数と拡散方位数を等しくすればよいことが推定された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-20
著者
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
吉川 忠孝
富山県立大学 大学院 工学研究科
-
吉川 忠孝
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科
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