方向線素特徴とノイズ重畳を用いたニューラルネットワークによる手書き文字認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2003-05-15
• タイトル: 方向線素特徴とノイズ重畳を用いたニューラルネットワークによる手書き文字認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Handwritten Character Recognition Using Directional Element Feature and Noise Injection into Neural Network
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テクニカルノート
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 知識処理
• 著者所属: 和歌山信愛女子短期大学
• 著者所属: 長崎大学工学部
• 著者所属: 長崎大学工学部
• 著者所属: 佐世保工業高等専門学校
• 著者所属: 佐世保工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Shin-Ai Women's Junior College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Nagasaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Nagasaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Sasebo National College of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Sasebo National College of Technology
• 著者名: 大山, 輝光; 黒田, 英夫; 宮原, 末治; 志久, 修; 高比良秀彰
• 著者名(英): Terumitsu, Ohyama; Hideo, Kuroda; Sueharu, Miyahara; Osamu, Shiku; Hideaki, Takahira
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，手書き文字認識などの実問題へ階層型ニューラルネットの汎化能力を応用するために，方向線素特徴量とノイズ重畳を併用する手法の解析的・実験的検証を行う．ノイズ重畳の効果が学習初期の探索的な振舞いにあるとの解析的考察に基づき，ノイズ量を変えながら手書き文字認識実験を行った結果，特に学習データが少ないときの有効性を確認した．また，学習後の出力素子の平均的な振舞いからノイズ量と構造化との関係を調べた結果，より大規模な実験に本手法を適用するためのノイズ量決定法へ応用可能であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To apply the generalization ability of multi-layered neural networks to handwritten character recognition,we clarify the efficacy of directional element feature learning and noise injection into inputs by a theoretical analysis and simulation.As a result of the recognition experiment of handwritten character database ETL9B,the efficacy of the noise injection was confirmed.Then,we discuss an experimental consideration about outputs of output units with noise injection.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 44, 号 5, p. 1368-1371, 発行日 2003-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764