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パターン認識用ニューラルネットはいかにして構成できるか?
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/119164
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1191648e4fff34-a06e-48de-ae20-c39925895735
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001336287.pdf (154.1 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1990-09-04 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | パターン認識用ニューラルネットはいかにして構成できるか? | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| (株)日立製作所日立研究所 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| (株)日立製作所日立研究所 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| (株)日立製作所日立研究所 | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 教師データを用いてシナプスの重みを学習することにより容易にパターン認識用のニューラルネットが構成できるため、パターン認識はニューラルネットの重要な応用分野になっている。しかしながら、アルゴリズムが不要であること、あるいはニューラルネットがブラックボックスとして扱えるというメリットが逆にディメリットとなることがある。例えば誤認識が生じたとき認識率を改善する方法はそのデータを追加して再学習するしか今のところ手が無い。このような問題を解決して実用的なニューラルネット技術とするために我々はニューラルネットの特性の解明を進めた。その結果ニューロンの飽和特性の意味、パターン認識用ネットが如何にして構成しうるかについて解明できた。 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第41回, 号 人工知能及び認知科学, p. 113-114, 発行日 1990-09-04 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
