多層パーセプトロンの分類能力向上法に関する一検討
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概要
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近年, ニューラルネットワークを用いたさまざまなパターン分類器が提案されている.しかし, ニューラルネットワークの分類器としての性能は, 与えた学習データや学習アルゴリズム等, さまざまな要因によって大きく変化する. そのため, 十分学習されたニューラルネットワークでさえ, 理想の出力値と全く異なる値を出力する場合がある. 本論文では, ニューラルネットワークの分類能力を向上させるための手法を提案する. 本論文で提案する手法を用いることによ久分類能力を向上させるために有効な学習データを多数生成することが可能である. 本手法の有効性を顔画像検出問題を通して議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
-
滝沢 寛之
東北大学
-
滝沢 寛之
東北大学大学院情報科学研究科
-
中村 維男
東北大学大学院情報科学研究科情報基礎科学専攻
-
中村 維男
東北大学大学院情報科学研究科
-
小林 広明
東北大学大学院情報科学研究科
-
小林 広明
東北大学情報シナジーセンター
-
中島 平
東北大学大学院工学研究科
-
中島 平
東北大学大学院教育情報学研究部
-
滝沢 寛之
東北大学大学院 情報科学研究科
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