ETL文字データベースに対するネオコグニトロンの認識率
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概要
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ネオコグニトロンはパターン認識能力を持った神経回路モデルである.これまで,ネオコグニトロンの特徴抽出細胞のしきい値を学習時には大きく設定し,認識時には小さく設定することで認識率が向上することがわかっている.しかし,これを確かめるために行なわれた従来の実験では、用いたデータが小数の人間によって書かれた文字であった.本研究では,実験結果により一般性を持たせるために,文字パターンとして電子技術総合研究所のETL文字データベースの手書き数字('0'〜'9')を使用した.ネオコグニトロンの中間層の特徴抽出細胞のしきい値を学習時に大きく認識時に学習時より小さく設定することで認識率を向上できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-27
著者
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