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アイテム
大規模ニューラルネット CombNET-II
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4138
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/41385f23ec40-1033-43b7-aa6d-da4737a714ce
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文_fulltext (643.3 kB)
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Copyright(c)1992 IEICE http://search.ieice.org/index.html
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-11-07 | |||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||
| タイトル | 大規模ニューラルネット CombNET-II | |||||||||||||||||||
| 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 ニューラルネット Ｃｏｍｂ ＮＥＴ-II | |||||||||||||||||||
| 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 CombNET-II | |||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||
| 著者 |
堀田, 健一
× 堀田, 健一
× 岩田, 彰
× 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 J75-D2, 号 3, p. 545-553, 発行日 1992-03-20 |
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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 | 一般にニューラルネットが大規模になると，結合数が急速に増加し，また学習の収束が困難になるなどさまざまな問題が生じる．これを改善するために我々は，ベクトル量子化ニューラルネットと階層型ニューラルネットを組み合せたCombNETと名づけたネットワークモデルを提案している．しかし，前段のベクトル量子化ニューラルネットにおけるカテゴリーの大分類が均等にならないという問題が生じた．本論文ではこの問題を解決する手法として，自己増殖型ニューラルネットと呼ぶベクトル量子化ニューラルネットを考案し，このネットワークを適用したCombNET- IIを提案する．このネットワークの利点は二つある．まず第1に，前段で各グループに属するカテゴリーがほぼ均等になるように分割されることである．また第2には，分類するカテゴリーの増減にニューロンの数を柔軟に対応させて変化する点にある．今回はこのCombNET-IIをJIS第1，2水準印刷漢字の識別に適用し，前段における大分類の様子，カテゴリー数の変動に対する能力および識別率の検証を行った． | |||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||
