線図形のアフィン変換不変学習
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概要
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線図形の予測と認識のため、入力層の各ニューロンに線図形の座標の差分値を与えることにより、平行移動に対しても不変に学習・想起できるネットワーク構造を示す。また、出力層にカテゴリー層を追加し、線図形を記号化することによって線図形の認識も可能であることを明らかにする。さらに、線図形のアフィン変換不変学習法を提案すると共に、アフィン変換不変学習可能な線図形のクラスを明らかにする。また、楕円に関しては雑音に対しても強い想起能力をもつことを明らかにする。この学習法では回転不変のため120°角度が異なる3つの線図形を学習し、その汎化能力を利用している。また、拡大縮小(大きさ)および歪み不変学習は正弦波(または余弦波)固有の性質を利用している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
著者
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