複数の乱数化ANNを用いた高信頼なパターン識別とその応用
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概要
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本稿では, ANNを用いたパターン認識において, その信頼性を高めるアーキテクチャ, すなわち, 乱数化ANN (RANN)を要素とした多段接続方式を提案し, 異なる応用事例で効果が高いことを報告する. 提案したRANNは初期状態のみが異なる学習済みANN群を並列接続した単純なものであり, それら出力間で論理積などの統合演算を施すことで, 高い信頼性を容易に実現できるものである. 特に日本国硬貨の識別事例では誤答数ゼロを達成し, また, 従来のANN単体では誤答率が9%もあった手書文字認識の失敗事例でも, 提案した方式で誤答率を3%以下(正答率82%)にまで改善できたことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
-
中川 徹
豊田工業大学大学院工学研究科
-
北川 一
豊田工業大学大学院工学研究科
-
中川 徹
豊田工業大学
-
堀川 圭一
ダイセル化学工業
-
大石 和也
豊田工業大学工学部制御情報工学科
-
小寺 洋之
豊田工業大学工学部制御情報工学科
-
北川 一
豊田工業大学 大学院工学研究科
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