抑制層を導入したファジィニューラルネットワークの提案(セッション9:ネットワークと知能,社会システムと知能)
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概要
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本研究で提案するファジィニューラルネットワーク(Fuzzy Neural Network:FNN)は1)初期学習過程2)追加学習過程の2つから構成される.初期学習過程では,入出力空間の特徴を考慮したクラスタリング手法を用いることによってFNNの認識能力の向上を試みた.追加学習過程では,従来のFNNに抑制層を導入することによって追加学習能力の向上を試みた.英大文字実験では従来手法に比べて初期学習,追加学習ともに良好な認識結果を得ることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-09
著者
-
松田 聖
東京電力(株)システム研究所
-
山本 純司
日本大学大学院 生産工学研究科 数理情報工学専攻
-
松田 聖
日本大学生産工学部数理情報工学科
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松田 聖
東京電力株式会社システム研究所
-
松田 聖
日本大学生産工学部
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