ニューラルネット及び統計的識別器を使った手書き数字認識における新しい知見
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概要
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本稿は, 手書き数字認識にニューラルネット及び統計的識別法を適用し, その結果得られたいくつかの新しい知見について述べる.ニューロ識別器としてはMLPネットとRBFネットの二つを, ノンパラメトリック識別器としては最近傍(NN)法を対象とした.従来の認識手法に対して, 識別エラーの最小化を目的とする識別学習アルゴリズムを適用し, 上記3手法のパラメータを最適化した.各識別器については, それぞれ異なった構造, 異なった入力特徴を基にテストした.実験の結果, 識別学習アルゴリズムが多くのケースについて従来手法より高い認識率を導くことが分かった.識別器同士の比較では, RBFネットはMLPネットよりもわずかであるが認識率が高く, 双方がNN法よりも良い性能を見せた.また, 同じデータを使った従来研究との比較では, 遥かに優れた性能を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-17
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