WEKO3
アイテム
ニューラルネットワークの階層化による大規模な対象の位置認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/125273
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1252736089e07e-b8b8-4831-80bc-9fe575df7727
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | National Convention(1) | |||||
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公開日 | 1994-03-07 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | ニューラルネットワークの階層化による大規模な対象の位置認識 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Recognition of Global Position using Multiple-use of Small 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 | ||||||
東京工科大学 | ||||||
著者所属 | ||||||
東京工科大学 | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Tokyo Engineering University | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Tokyo Engineering University | ||||||
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の研究が盛んに行われており、実用面での適用例も次第に増加してきた。しかし、大規模なニューラルネットワークの適用例はほとんどといってなく、学習に要する計算時間、入力の前処理法などの難問か解決されなければならない。そこで、本報告では、大規模な対象の位置認識についての報告を行う。本研究は、小規模な階層型ニューラルネットワークを用いて位置認識を行うという手順を再起的に繰り返す。これにより等価的に大規模な対象の位置認識を実現することかでき、また、ネットワークワークの学習も実用的な範囲で収束する。またニューラルネットワークの出力値そのものを用いて位置認識の高精度化を行うこともあわせて示す。これにより出力層ユニットの精度より高精度で位置認識できる。 | |||||
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48回, 号 人工知能及び認知科学, p. 203-204, 発行日 1994-03-07 |
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出版者 | ||||||
言語 | ja | |||||
出版者 | 情報処理学会 |