Perceptron型ネットワークにおける誤差関数の傾きを利用した認識

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概要

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Perceptron型ネットワークにおける従来の認識は、入力パターンを入力層に入力しその信号を出力層に伝達し、その結果出力されたパターンから以下のようにして認識結果を決定する。出力結果はそれがどのカテゴリーの教師信号に最も近いか判定され、最も近いものが認識結果となる。しかし、出力が複数の教師信号に対してその中間的なものであった場合、ほんのわずかの差から認識結果を決定しても無意味である。そこで本報告では、このような場合従来のように出力と教師信号の相似だけでなく、入力パターンに対する誤差関数(後述)の傾きを用いて認識を行う方法を提案する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-09-26

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