多段差分形カウンタープロパゲーションニューラルネットワーク
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概要
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製品の不良形状を認識するために、製品の部分的形状に着目した認識を行うための多段差分形カウンタ-プロパゲ-ションネットワ-クモデルを提案する。このモデルは、入力パタ-ンに含まれる全体形状と部分形状を分離して学習することができる。そのネットワ-クは、複数のカウンタ-プロパゲ-ションプロセスからなるマルチステ-ジ構造を持つ。各ステ-ジは、入力層と競合層から構成され、形状パタ-ンは、ステ-ジ毎の認識処理によって階層的に学習・認識される。第1ステ-ジと第2ステ-ジの競合層においては、全体形状に対応するテンプレ-トパタ-ン、第3ステ-ジにおいて部分形状に対応するテンプレ-トパタ-ンが、競合学習により形成される。それぞれのステ-ジへの入力は、ネットワ-クへの入力から各ステ-ジで認識された成分を順に差し引いた成分が入力される。4種類の全体形状と3種類の部分形状からなる複合形状パタ-ンを用いて、このモデルをシミュレ-トした。その結果、複合パタ-ンに含まれる部分形状の認識が行えることが確認できた。
- 1994-03-25
著者
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