高次ニューラルネットワークにおけるDynamic Coalescence Model動作機序の擬似実現(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム)
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概要
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本論文は,クラスタリング手法DCM(Dynamic Coalescence Model)における単位時間毎の点移動の性質(静特性)に基づく特徴ベクトル変換系,DCMの再帰動作機序が導く点分布変換の性質(動特性)に基づく(類似・未知)の追加学習パターン生成系,および改良型識別系HONNから構成される認識系の認識率が,学習パターン数が少ない場合高くない欠点を改善する.追加学習特徴ベクトルの生成手法を提案する.提案手法は各学習パターン(点分布)の概略を表すベクトルを,遠い距離にある2点関係のみを用い,理論的に確実かつ容易に複数生成する.それらは点分布がもつ様々な性質を表現するため,特に学習パターン数が少ない場合の認識率を改善する.具体例として分布同定および手書き文字認識を取り上げ,提案手法の有効性を実験的に考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-19
著者
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院
-
北島 秀夫
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
富田 眞吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学
-
北島 秀夫
北海道大学
-
海田 健
大島商船高等専門学校情報工学科
-
富田 眞吾
尚美学園大学芸術情報学部
-
海田 健
大島商戦高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
大島商戦高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
大島商船高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
情報工学科
-
富田 眞吾
尚美学園大学
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