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アイテム
大規模４層ニューラルネット“Comb NET”
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4048
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4048a47bd374-680f-4e54-8a4a-c101d12cc8fe
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文_fulltext (709.9 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2012-05-11 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 大規模４層ニューラルネット“Comb NET” | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 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_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | ダイキボ ４ソウ ニューラルネット Comb NET | |||||||||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | A large scale neural network Comb NET. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
岩田, 彰
× 岩田, 彰
× 當麻, 孝志
× 松尾, 啓志
× 鈴村, 宣夫
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| 著者別名 | ||||||||||||||||||
| 姓名 | Iwata, Akira | |||||||||||||||||
| 著者別名 | ||||||||||||||||||
| 姓名 | Matsuo, Hiroshi | |||||||||||||||||
| bibliographic_information |
ja : 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 巻 J73-D2, 号 8, p. 1261-1267, 発行日 1990-08-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | Institute of Electronics, Information and Communication Engineers | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 0915-1923 | |||||||||||||||||
| item_10001_source_id_32 | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN1007132X | |||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | これまでに行われたニューラルネットワークに関する研究は，分類カテゴリー数の少ない比較的小規模なニューラルネットを取り扱っており，実用的で大規模なニューラルネットにこれらの成果をそのまま拡張できるかは疑問である．本論文は，従来のネットワークモデルでは困難であった多数のカテゴリーを分類するための大規模ニューラルネットワークの構築手法について一つの手法を提案する．提案するネットワーク Comb NETは，前段に入力データを大分類するためのベクトル量子化ニューラルネットを配置し，後段にはグループ内のデータを細分類する階層型ニューラルネットを多数並列に配置したくし型の構成をとる．このニューラルネットの学習は，前段のベクトル量子化型ニューラルネットの形成をKohonenの自己組織化アルゴリズムにより行い，後段の階層型ニューラルネットの学習はバックプロパゲーション法を用いて行う．このネットワークの利点は学習の容易さと結合数の少なさにある．ここでは，Comb NETをJIS第1水準の印刷漢字の識別に適用し，更に第1層と第4層の出力を結合するネットワークを追加して，未学習パターンについて99.5％の識別率を得た． | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
