ネオコグニトロンの実用化 : 大規模データベースによる評価
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概要
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生物の視覚系は簡単なものから複雑なものへ情報が処理されていくような階層的な構造を持っていると考えられている. ネオコグニトロンは,このような視覚神経系のモデルとして考案された神経回路モデルである. 本研究では, このネオコグニトロンに実世界の数字パターンの認識を行なわせている. ネオコグニトロンは入力パターンに含まれる形の類似性による分類を行ないその出力を, ネオコグニトロンの後ろに新たに付加したカテゴリ分類層に送り, '0'〜'9'までのカテゴリに分類する. このシステムの性能を大規模データベース(ETL-1)を用いて, 認識率を測定し98.1%の認識率を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
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