HLVQとELNETによる手書き文字の高精度認識システム
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概要
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本報告では、文字認識用の新しいニューラルネットワークを提案する。提案ネットワークは二段構成であり、特徴としては大分類部には高速性を有するHLVQ(Hierarchical Learning Vector Quantiazation)を用いる。また細分類部として、筆者らが先に提案したELNET(Exclusive Learning NETwork)の発火状況を調査し、その結果に基づき、誤発火を抑制する手法として教師信号の変更および、大分類部の距離比に着目した改良法を提案する。本システムを用いてELT9B全3036字種認識実験を行い、高い認識率が得られることを報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-17
著者
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