@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00125273,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {人工知能及び認知科学},
 month = {Mar},
 note = {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。},
 pages = {203--204},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {第48回},
 year = {1994}
}