パターン分類を目的とするニューラルネットワークの新しい構成法について
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概要
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本報告では,文字の図形の識別などパターンのクラス分類を目的とした,4層のニューラルネットワークとその学習アルゴリズムを提案する.このネットワークは,基本的にはユニットの出力にしきい関係をもつ4階パーセプトロンであるが,第2層ユニットの出力関数を変更し,各第2層ユニットに学習パターンの分類を分担することによって,ユニットの役割を明確にするとともに,その学習ノルマを軽減し,学習時間を大幅に短縮する事ができる.また,異なるクラスの学習パターン間に分類超平面を形成し,その超平面によって第2層ユニットが分類する学習パターンを割り当てるため,クラス分類としてのクラス領域をも良好なものが得られる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-11-24
著者
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