ネオコグニトロンの誤差逆伝搬法による学習

概要

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パターン認識を行うニューラルネットワークにおいて,汎化能力を増すために特徴抽出細胞の選択性を下げると,カテゴリーは異なるが形状の似ているパターンを混同する傾向が強くなる.このため,汎化能力を損なわずに,形状の似ているパターンを区別する能力を高めることは困難であった.しかし,類似パターン間で違いのある特徴に注目してパターンを観測すれば,類似パターンでも区別することができる.従来のネオコグニトロンの特徴抽出細胞は,受容野内において均一な感度をもっていた.そのため,受容野内の特定の場所に含まれる局所的特徴だけを重視してパターンの弁別操作を行うことはできなかった.我々は,特徴抽出細胞の感度を受容野内の位置によって変えられようにし,誤差逆伝搬法を用いてこの感度を調節する学習法を提案する.学習後,特徴抽出細胞は類似パターン間で異なる特徴が存在する部分に,高い感度を示すようになった.その結果,汎化能力を損なわずに,似ているパターンを分類することに成功した.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-02-25