| 講演名 | 1993/12/14 神経回路網による最近傍方法の実現 趙 強福, |
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| 抄録(和) | 階層型神経回路網(MLNN)に基づくパターン認識においては、隠れニューロンの数を決定する有効な方法がなく、学習時間が長くて局所値に落ちやすいなどの問題が指摘される。本論文では、ニューロンに対する従来の考え方を変えて、それは超平面としての線形分類演算素子ではなく、特徴空間において、ある点が指定した点の近傍に属する度合を計る演算素子であると考える。この考え方を基にして、パターン認識に有効な最近傍方法がMLNNで実現できる。このような最近傍MLNNの最大な特徴は、隠れニューロンの数を容易に決定できることである。本論文は、最近傍MLNNの構成とそれにおける隠れニューロンの数の決定方法にいて検討する。 |
| 抄録(英) | In multi-layered neural network(MLNN)based pattern recognition, determination of the number of hidden neurons is a very difficult problem.To solve this problem,this paper gives a new approach based on the nearest neighbor concept.Traditionally,a neuron is considered as an hyperplane which serves as a linear classifier of two patterns.In this paper,a neuron is considered as an element which determines whether or not a point in the feature space belongs to the neighborhood of another point.Based on this consideration,the nearest neighbor method,which is known to be efficient for pattern recognition,can be realized by using MLNN, and the number of hidden neurons in such a nearest neighbor MLNN can be determined easily.This paper studies the method for construction of the nearest neighbor MLNN and determination of the number of hidden neurons in such neural networks. |
| キーワード(和) | 神経回路網 / パターン認識 / 最近傍方法 / 学習方法 |
| キーワード(英) | Neural Network / Pattern Recognition / Nearest-Neighbor Method / Learning Method |
| 資料番号 | NC93-65 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1993/12/14(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 神経回路網による最近傍方法の実現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural Network Realization of the Nearest Neighbor Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 神経回路網 / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 最近傍方法 / Nearest-Neighbor Method |
| キーワード(4)（和/英） | 学習方法 / Learning Method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 趙 強福 / Qiangfu Zhao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学工学部 Faculty of Engineering,Tohoku University |
| 発表年月日 | 1993/12/14 |
| 資料番号 | NC93-65 |
| 巻番号（vol） | vol.93 |
| 号番号（no） | 376 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |