係数変化型学習法とその手書き類似文字識別への応用
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概要
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本稿では、高収束性を有す係数変化型学習法を提案する。提案法は従来固定パラメ-タである学習係数を、ユニットの出力値によって変化させ、高い収束率を得る手法である。提案法の利点としては、高収束性により学習に必要なユニット数が従来と比較して少なくて済むということと、収束させるために試行錯誤による学習係数の決定が必要ないということが挙げられる。XOR問題のシミュレ-ション実験では、BP法に比べ、提案法が大きく上回る学習の収束率が得られることを示す。更に従来では認識が難しいとされている手書き類似文字に対し、局所結合型3層ニュ-ラルネットワ-クに提案法を用いて実験を行なった結果、十分な認識性能が得られることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-24
著者
-
安倍 正人
岩手大学工学部
-
猿田 和樹
山形大学人文学部
-
安倍 正人
東北大学大型計算機センター
-
孫 寧
東北大学大型計算機センタ-
-
根本 義章
東北大学大学院情報科学研究科
-
猿田 和樹
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部情報工学科
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