パターン認識における階層型ニューラルネットの構成法
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概要
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階層型ニューラルネットは、パターン認識等の問題への適用でその実用性が認められている。この際、バックプロパゲーションアルゴリズムによる1つの階層型二ューラルネットを用いて、例えば、音声データのような膨大な量の複雑に絡み合った特徴パラメータの識別を行おうとすると、特徴パラメータ間の干渉が強くなるために学習回数の増加や認識精度の低下といった問題が起こる。特に、学習データや認識対象カテゴリの数が増えるにしたがって、学習回数の増加は深刻な問題になる。 そこで本研究では、これらの問題を改善する方法として、認識対象カテゴリの数だけ複数の小規模なネットワークを用いる方法を提案する。具体的に、パターン認識問題に対して、1つの大規模なネットワークと複数の小規模なネットワークをそれぞれ用いた場合において、両者で使用されるパラメータの総数 (結合荷重及びしきい値の数) を同数にして両者の性能比較を行った結果、後者のネットワークの有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
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