| 講演名 | 1999/7/16 ニューラルネットによる繰り返しパターンの近似方法 原 肇, 吉田 信夫, |
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| 抄録(和) | 形状や結合係数などが人為的に作られたニューラルネットにより、2次元繰り返しパターンを作成できることは分かっている。そこで本研究ではそのパターンを教師パターンとして提示して、ニューラルネットを学習させ、近似パターンを作成する方法を提案する。2入力1出力の4層のニューラルネットを考え、形状と出力関数はあらかじめ決めておき、各ユニットの結合係数、閾値を誤差逆伝搬法により学習させる。最後に近似パターンを表示して本手法の有効性を確認する。 |
| 抄録(英) | It is established that two dimensional periodic patterns can be generated by neural nets which have artificial forms and weight factors. In this paper, we propose a new method opposite to the method described above. The method is imitating the patterns made by neural nets as teachers. The proposed neural net has two inputs, one output and four layers. In the neural net, topological forms and output functions of units are decided previously. A weight factor and a threshold value of each unit are learned by back propagation method. Some presentation of imitated patterns shows the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | ニューラルネット / 繰り返しパターン / 対称群 / 誤差逆伝搬法 / 出力関数 |
| キーワード(英) | neural net / periodic pattern / symmetry group / back propagation method / output function |
| 資料番号 | PRMU99-53 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1999/7/16(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットによる繰り返しパターンの近似方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method to Closely Imitate Periodic Patterns by Neural Nets |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネット / neural net |
| キーワード(2)（和/英） | 繰り返しパターン / periodic pattern |
| キーワード(3)（和/英） | 対称群 / symmetry group |
| キーワード(4)（和/英） | 誤差逆伝搬法 / back propagation method |
| キーワード(5)（和/英） | 出力関数 / output function |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 原 肇 / Hajime Hara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島工業大学工学部電子工学科 Faculty of Engineering, Hiroshima Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 信夫 / Nobuo Yashida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 宇部短期大学情報システム学科 Department of Information Systems, Ube College |
| 発表年月日 | 1999/7/16 |
| 資料番号 | PRMU99-53 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 182 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |