カテゴリ重複学習による多段BPネットワークの構成法(知識処理,<特集>インタラクション技術の原理と応用)
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概要
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BPネットワークにおいて,学習カテゴリ数の増加にともなうネットワークの大規模化を回避するために小規模なBPネットワークを多段階に組み合わせる方式がとられる.本論文では,所属カテゴリに近接カテゴリを付加して学習する重複学習方式を提案している.本方式では,後段のネットワークにおいてカテゴリが複数のネットワークに重複して学習され,それら複数のネットワークの出力の組合せによりカテゴリの判定を行う.これにより前段のネットワークの分類誤りを訂正することが可能となり最終的な認識率を向上させることができる.また,近接カテゴリの追加学習により,従来方式では学習されない近接カテゴリ境界の学習が可能となり,後段のBPネットワークの認識性能の向上も期待できる.提案方式を手書き漢字認識に適用し実際に最終認識率を向上させることができることを確かめている.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-15
著者
-
田中 直樹
神戸大学大学院海事科学研究科
-
田中 直樹
神戸大学海事科学研究科
-
田中 直樹
日本ストラタステクノロジー株式会社 マーケティング部
-
梶谷 浩二
近畿大学理工学部
-
梶谷 浩二
近畿大 理工
-
田中 直樹
株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント
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