Dynamic Coalescence Modelを知識とした高次ニューラルネットの一般化
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概要
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筆者らはクラスタリング手法Dynamic Coalescence Model(DCM)をフィルタリングの観点から理論的に考察し[1], [3],DCMを知識とする学習識別系高次ニューラルネットワーク(HONN)を提案した。[2], [3]それらはいずれも,原点を通る線形面で特徴空間内点分布を識別していた。本論文では,学習パターンがわずかしか与えられない場合も含めた認識率改善手法を伴う線形識別面を自由探索するHONNを提案し,その有効性を実験的に考察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-02-27
著者
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院
-
北島 秀夫
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
富田 眞吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学
-
北島 秀夫
北海道大学
-
海田 健
大島商船高等専門学校情報工学科
-
富田 眞吾
尚美学園大学芸術情報学部
-
海田 健
国立大島商船高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
国立大島商船高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
大島商船高等専門学校情報工学科
-
山中 順吉
情報工学科
-
富田 眞吾
尚美学園大学
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