回転対応型ネオコグニトロンの改良
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概要
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回転対応型ネオコグニトロンは,Fukushimaによって提案されたネオコグニトロンを拡張し,回転したパターンの認識をも可能にした階層型神経回路モデルである.回転した特徴を効率よく学習するために動的閾値制御法が提案されているが,本論文では学習パターン数に依存しない動的閾値制御法を提案する.また回転パターンの認識率と計算時間を更に向上させるため,細胞面群の生成と消滅を考慮した新しい学習方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
三宅 章吾
東北大学工学研究科
-
佐藤 俊治
東北大学大学院工学研究科応用物理学
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
黒岩 丈介
東北大学大学院工学研究科
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