カテゴリの分布を考慮したBPネットワーク学習法
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概要
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バックプロパゲーション法を用いたニューラルネットに対して汎化能力の向上を目的とした学習法を提案する.汎化能力を向上するには,よりパターンの分布を反映した識別面が構成されることが望ましいと考えられる.そのためには,学習サンプルのパターンをカテゴリの重心からの距離に応じた変位を加えることにより,カテゴリのパターン分布を拡大させて学習させることが有効であるにとを示す.本方式を手書き文字認識システムに適用し,従来の学習法に対して未学習サンプルの認識率の向上が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-19
著者
-
田中 直樹
神戸大学大学院海事科学研究科
-
田中 直樹
神戸商船大学
-
梶谷 浩二
近畿大学理工学部
-
是枝 稔明
京セラ株式会社パーソナル通信事業本部棚倉パーソナル通信設計課
-
是枝 稔明
近畿大学理工学部
-
梶谷 浩二
近畿大 理工
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