RBF出力素子を用いたモジュール型ニューラルネットによるパターン認識
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概要
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出力素子を一つだけもつ複数の階層型ニューラルネット(モジュール)によって構成されるモジュール型ニューラルネットは, パターン認識問題への適用においてその有用性が示されている.我々は, この種のモジュール型ニューラルネットにおける未学習クラスのパターンに対する拒否率の向上策の一つとして, 各モジュールの出力層にRBF出力素子を使用する方法を提案した.本稿では, このRBF出力素子を用いたモジュール型ニューラルネット, 従来の2種類のニューラルネットおよび部分空間法について, 拒否率や認識率の違いを二つの異なるパターン認識問題に対して実験的に調べた結果を報告する.計算機実験の結果, RBF出力素子を用いたモジュール型ニューラルネットはこれらの従来手法と比べて, 未学習クラスのパターンに対するより高い拒否率と学習済みクラスのパターンに対するより高い認識率とを同時に達成したことが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-15
著者
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