| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2012-11-07 |
| タイトル |
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タイトル |
大規模ニューラルネット CombNET-II |
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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 ニューラルネット Ｃｏｍｂ ＮＥＴ-II |
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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 CombNET-II |
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言語 |
en |
| 著者 |
堀田, 健一
岩田, 彰
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 J75-D2,
号 3,
p. 545-553,
発行日 1992-03-20
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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 |
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． |
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言語 |
ja |
本文_fulltext (643.3 kB)
