神経回路網による最近傍方法の実現
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概要
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階層型神経回路網(MLNN)に基づくパターン認識においては、隠れニューロンの数を決定する有効な方法がなく、学習時間が長くて局所値に落ちやすいなどの問題が指摘される。本論文では、ニューロンに対する従来の考え方を変えて、それは超平面としての線形分類演算素子ではなく、特徴空間において、ある点が指定した点の近傍に属する度合を計る演算素子であると考える。この考え方を基にして、パターン認識に有効な最近傍方法がMLNNで実現できる。このような最近傍MLNNの最大な特徴は、隠れニューロンの数を容易に決定できることである。本論文は、最近傍MLNNの構成とそれにおける隠れニューロンの数の決定方法にいて検討する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-12-14
著者
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