候補出現頻度を考慮した排他的学習ネット(ELNET-II)によるETL9Bの高精度認識
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概要
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これまで筆者らは,大規模な文字認識システムの細分類部に適用するニューラルネットワークとして,排他的学習ネット(ELNET)を提案してきた.ELNETは,手書き文字認識において有効性が示されていたが,有効な識別境界を形成するのにより適切な学習データを選択し,認識精度を向上させることが課題として残されていた.本稿では,ELNETを改良し,より効果的な学習方法を採用したELNET-IIを提案する.ELNET-IIでは,大分類での上位候補への各字種の出現回数に応じ,各字種に対応するモジュールの学習データ数とモジュールサイズを変え,学習データの選択を行う.提案するELNET-IIを用いて,ETL9B 3036字種に対する認識実験を行った結果,認識率は95.84%となり,ELNETに比べ1.3%向上した.以下本稿では,主にELNET-IIの学習方法およびそれを用いた認識実験について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-20
著者
-
根元 義章
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部
-
猿田 和樹
山形大学人文学部
-
安倍 正人
東北大学大型計算機センター
-
孫 寧
東北大学大型計算機センタ-
-
猿田 和樹
東北大学大学院情報科学研究科
-
安倍 正人
岩手大学工学部情報工学科
-
根元 義章
東北大学大学院 情報科学研究科
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