逆想起ニューラルネットを用いた手書きカナ認識実験
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概要
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カナはカテゴリ数が72と比較的に多く,類似した文字が存在するため,ニューラルネットの認識対象としては困難な部類に入る.フィードバックにより適応的に特徴抽出を行い文字を識別する逆想起モデルは,このような問題に対して効果的に働くことが期待される.本稿では,逆想起ニューラルネットによる手書きカナ認識実験について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
山田 敬嗣
Nec C&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
Necメディア情報研究所
-
山田 敬嗣
日本電気株式会社c&cメディア研究所
-
越仲 孝文
NEC情報・メディアプロセッシング研究所
-
越仲 孝文
Nec C&cメディア研究所
-
山田 敬嗣
NEC情報メディア研究所
-
西脇 大輔
NECマルチメディア研究所
-
西脇 大輔
NEC情報メディア研究所
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