自己想起回路の鏡像学習による手書き数字認識
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概要
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白己想起回路の鏡像学習アルゴリズムについて考察し,手書き数字の認識実験によってその有効性を評価した.個々のクラスの自己想起回路は,まず始めにそのクラスのパターンのみを独立に学習して組織化される.次に,混同しやすい他クラスのパターンの鏡像を生成・学習することにより,認識率を向上させる.このような鏡像学習法により,手書き数字認識データベースIPTP CD-ROM1[1]を対象とする認識実験において, 98.76%の正統率が99.23%へと向上し有効性が確認できた
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-06
著者
-
木村 文隆
三重大学大学院工学研究科
-
Ohyama Wataru
Graduate School Of Engineering Mie University
-
木村 文隆
三重大学工学部
-
木村 文隆
三重大学大学院 工学研究科 ヒューマン・インタフェース研究室
-
大山 航
三重大学工学部
-
若林 哲史
三重大学工学部
-
清水 周作
三重大学工学部
-
木村 文隆
三重大学工学研究科
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