多層MVLニューラルネットワークによる濃淡パターンの認識
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概要
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MVL(Multiple Valued Logic)ニューロンモデルは、ニューロンの内部状態を求める際に多値論理演算(Max,Min)を用いる方法である.このニューロンモデルは学習速度や認識の頑健性の点で従来法の線形ニューロンモデルより優れていることをすでに報告した.このMVLニューロンモデルを用いた多層ニューラルネットワークは,中間層のシナプス荷重に入力パタンーがそのままの形で記憶される特徴を持っている.本報告では,濃淡図面を5諧調で表し,認識用パターンのノイズを取り除く方法についてシミュレーションを行ったのでその結果を報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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