ネオコグニトロンの実用化 : ETL文字データベースによる評価
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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. 我々は以前, 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ネオコグニトロンがETLのデータベース(ETL-1)に対して92.7%の認識率を示したことを報告したが, 今回は, しきい値の設定は以前と同様で, 最上位段の認識細胞の学習方法を改善し, 学習に用いるパターン数も増加させることで, 認織率を97.4%にまで向上させた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-18
著者
-
福島 邦彦
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
岡田 真人
大阪大学基礎工学部
-
庄野 逸
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
永原 健一
大阪大学大学院基礎工学研究科
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永原 健一
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
福島 邦彦
大阪大学基礎工学部
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