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アイテム
ニューラルネットワーク構成アルゴリズムを用いた手書き文字認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/122201
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1222016490dc03-619d-4448-9c9c-adb45903a671
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001343898.pdf (174.3 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1992-09-28 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラルネットワーク構成アルゴリズムを用いた手書き文字認識 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Handwritten Character Recognition Using Pattern Classification Algorithm in Neural Network | |||||
| 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 | ||||||
| 徳島大学 工学部 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 徳島大学 工学部 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| University of TOKUSHIMA | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| University of TOKUSHIMA | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 近年,ニューラルネットワークは,文字認識,音声認識,画像処理等の分野で応用されている.ニューラルネットワークの利点として,以下のものが挙げられる.(1)並列処理を行う.(2)学習を行う.(3)学習パターンの補間性がある.また,バックプロバゲーション法(以下BP法)に代表される従来の学習方法の問題点として,以下のものが挙げられる.(4)ネットワークが大規模,あるいは学習パターンが多くなると,学習時間が増加する,または収束しない.(5)ハードウェアの集積化が難しい.(4)(5)の問題解決のためにいくつかの研究が行われているが,根本的な解決までには至っていない.本論文では,(1)~(3)のニューラルネットワークの利点を継承し,(4)(5)の問題点を克服するニューラルネットワーク構成アルゴリズムHPS(Hyper-Plane Separation)法を提案する.提案するアルゴリズムは,入力パターンが2値を対象とし,3層ネットワークで中間層を増加させることによりパターンの分離を行う.学習パターンを何回も提示させる必要がないため,学習が高速であり,ネットワークの重みが2値であるため,ハードウェア化が容易となる.将来,ハードウェアで実現されれば,リアルタイムな学習が可能と孝えられる.本論文では,アルゴリズムの原理を述べ,手書き入力文字に対してBP法との比較を行い,その有効性を検討する. | |||||
| 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45回, 号 人工知能及び認知科学, p. 295-296, 発行日 1992-09-28 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
