| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2012-05-11 |
| タイトル |
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タイトル |
大規模４層ニューラルネット“Comb NET” |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| その他（別言語等）のタイトル |
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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 |
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言語 |
ja-Kana |
| その他（別言語等）のタイトル |
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その他のタイトル |
A large scale neural network Comb NET. |
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言語 |
en |
| 著者 |
岩田, 彰
當麻, 孝志
松尾, 啓志
鈴村, 宣夫
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| 著者別名 |
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姓名 |
Iwata, Akira |
| 著者別名 |
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姓名 |
Matsuo, Hiroshi |
| 書誌情報 |
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 |
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出版者 |
Institute of Electronics, Information and Communication Engineers |
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言語 |
en |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
0915-1923 |
| 書誌レコードID（NCID） |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN1007132X |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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． |
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言語 |
ja |
本文_fulltext (709.9 kB)
