講演名 1996/11/22
手書き片仮名認識のための階層型神経回路網の設計と学習
高橋 裕樹, 中嶋 正之,
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抄録(和) 神経回路網を用いたパターン認識において, どのような構造の神経回路網を用いるかを決定することが非常に困難である. どのような構造の神経回路網を用いても, ある程度の認識率を得ることが可能であるが, 認識率や学習効率において, 与えられた学習課題に対し最適な構造の神経回路網を解析的に決定することは困難である. そこで, 本論文では, 階層型神経回路網の構造決定と学習を同時に行う手法について提案する. 提案手法においては, 一つの神経回路網を一つの個体であるとみなし, 神経回路網の構造が同じ個体を同一の種であると定義する. 神経回路網は, 学習を行いながら, 同一種内で与えられた学習課題に対する認識率を評価基準として淘汰, 増殖を行う. 構造が異なる神経回路網, つまり異種間においては, 認識率を評価基準として, 種内の個体数を増減させる. また, 優秀な種は自分と構造がわずがに異なる新しい種を生成する進化規則を定義することで, 様々な新しい構造を持つ神経回路網を生成する. 本論文では, 手書き片仮名を認識する神経回路網の学習, 構造決定を行う実験を行い, 手書き片仮名に適した構造の神経回路網を得ることができた.
抄録(英) In the case of pattern recognition using neural networks, it is very difficult for researchers or users to design them. In this paper, a method of learning and designing feedforward neural networks is discussed. In the proposed method, a neural network is regarded as one individual and neural networks whose structures are same as one species. These networks are evaluated by grade of training and they evolve according to an evolution rule proposed in this paper. The designing and training neural networks which performs Handwritten KATAKANA recognitions are described and the efficiency of proposed method is discussed.
キーワード(和) 階層型神経回路網 / 設計 / 学習 / 文字認識
キーワード(英) Feedforward Neural Network / Design / Training / Character recognition
資料番号 IE96-80
発行日

研究会情報
研究会 IE
開催期間 1996/11/22(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
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 Image Engineering (IE)
本文の言語 ENG
タイトル(和) 手書き片仮名認識のための階層型神経回路網の設計と学習
サブタイトル(和)
タイトル(英) Designing and Training Feedforward Neural Networks for Handwritten Katakana Recognition
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 階層型神経回路網 / Feedforward Neural Network
キーワード(2)(和/英) 設計 / Design
キーワード(3)(和/英) 学習 / Training
キーワード(4)(和/英) 文字認識 / Character recognition
第 1 著者 氏名(和/英) 高橋 裕樹 / Hiroki TAKAHASHI
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
Graduate School of Information Science & Engineering Tokyo Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 中嶋 正之 / Masayuki NAKAJIMA
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
Graduate School of Information Science & Engineering Tokyo Institute of Technology
発表年月日 1996/11/22
資料番号 IE96-80
巻番号(vol) vol.96
号番号(no) 383
ページ範囲 pp.-
ページ数 7
発行日