構造特徴による前分類を用いたニューラルネットワークのパターン認識能力の検証
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概要
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近年,パターン認識の分野では,ニューラルネットワーク(以降,NNと略す)の有効性の発表が盛んである。一方,一般に,学習サンプルを大量に用いるほど認識精度の向上が期待できる。大量のサンプルには変形パタンが豊富に含まれるため,辞書の完成度が高まるからである。このような背景のもとに,大量サンプルを用いたNNの学習及び認識能力の評価が望まれていた。大量サンプルの学習を実現しようとするとNNが大規模になり膨大な計算量が必要となる。また,学習の収束性に悪影響が生じうる。そのため,学習サンプルをあらかじめ分類(前分類)することが不可欠となる。本稿の目的は大量学習によるNNの認識能力を検証することにある。本稿ではパターンの構造特徴を用いて前分類を行い学習及び認識する手法を提案する。本手法をパターン認識の新たな大分類法として位置付け評価し,従来の構造解析による大分類法との比較も行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
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