ヒステリシスセルを有するセルラニューラルネットワークの想起特性(第2報)
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概要
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相互結合型ニューラルネットワークであるセルラニューラルネットワーク(CNN)は, 連想記憶媒体として有効であることが報告され, パターン認識等に適用されている.本稿ではCNNの問題点の1つとして不定セルの発生を挙げ, それに対処すべく従来の出力特性にヒステリシス特性を付加したH-CNNを提案し, 比較, 検討を行っている.実際のシミュレーションでは9×9マトリクスのCNNを用い, 漢字パターン認識を取りあげた.その結果, 不定セルの回避への可能性が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-04
著者
-
章 忠
豊橋技術科学大学
-
中山 啓子
岡山県立大学情報工学部
-
金川 明弘
岡山県立大学情報工学部
-
章 忠
岡山県工業技術センター
-
川畑 洋昭
岡山県立大学
-
難波 道弘
山梨英和大学人間文化学部
-
金川 明弘
岡山県立大学
-
川畑 洋昭
岡山県立大
-
難波 道弘
岡山県立大学情報工学部
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