パターン認識を行なうセルニューラルネットワークの設計手法
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概要
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セルラニューラルネットワーク(CNN)はセルと呼ばれる単純なアナログ回路が互いに連結した構造をしている.これはリアルタイムな信号処理が可能であり,特に画像処理などの視覚的な分野への応用について報告がなされている.このCNNの特性はクローニングテンプレートと呼ばれるセルの結合パターンによって決定される.このテンプレートの設計手法として,セルの回路方程式の初期値と最終値とに着目した方法がある.これは規範入力に対して要求出力が得られるような不等式の形での制約条件を求め,それを解くことでテンプレートを設計を行なっている.本報告では,このテンプレート設計手法を用い,パターン認識を行なうCNNの設計について報告する.今回,大規模な画像に様々なパターンが含まれており,その中から一つのパターンだけを認識する場合を考える.CNNのクローニングテンプレートがセルの位置に依存しないことより,認識するパターンの大きさに等しい小規模なCNNについて様々な規範入力-要求出力の関係を与えテンプレートの設計を行なった.
- 1995-03-27
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