ニューラルフィルタの簡約構造決定手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1999-12-15
• タイトル: ニューラルフィルタの簡約構造決定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method for Determining Reduced Structure of a Neural Filter
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 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: ニューラルネット
• 著者所属: 愛知県立大学情報科学部
• 著者所属: 愛知県立大学情報科学部
• 著者所属: 名城大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Meijo University
• 著者名: 鈴木, 賢治; 堀場, 勇夫; 杉江, 昇
• 著者名(英): Kenji, Suzuki; Isao, Horiba; Noboru, Sugie
• 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，階層型ニューラルネット（NN）で構成される信号処理フィルタであるニューラルフィルタ（NF）の入力層ユニットの構成（フィルタ窓の範囲や形状）?<，および，中間層ユニット数を自動的に決定する手法を提案する．本手法では，試験的にユニットを削除したときの誤差への影響に基づきユニットを削減し，この削減により増加した誤差を再学習により回復する．これらユニット削減と再学習を交互に行うことにより，目標誤差を達成する最小規模の構造のNFを得る手法である．まず，2次元自然画像の画質改善問題を学習させたNFに本手法を適用し，手法の実行時間，ユニットの削減性能，ユニット削減後のNFのフィルタ性能の観点から従来手法と定量的に比較評価する．さらに，演算量が大きな課題となっている医用X線動画像の画質改善を学習させたNFにおいても比較評価を行う．これらの比較評価実験により，本手法は，ユニットの削減性能に優れ，ユニット削減後のNFはフィルタ性能が高いことを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper,we propose a new method for determining the reducedstructure of neural filters (NF),and evaluate its performance.Experimental results demonstrate that the proposed methodremoves redundant units from the NF effectively,and that the performance of the NF obtained by theproposed method is superior to that of the original NF.By the comparative evaluation,we show that the proposed method is superior to the abilityof the conventional methods quantitatively in termsof the ability of removal of the units,the filter performance of the NF and the generalization ability of the NF.
• 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 40, 号 12, p. 4226-4238, 発行日 1999-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764