フィードバック連想記憶モデルによる手書き文字の認識・学習

林 幸雄  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J75-D2   No.5   pp.956-964
発行日: 1992/05/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
文字認識,  連想記憶モデル,  非線形フィードバック,  学習,  リヤプノフ関数,  

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あらまし: 
ニューラルネットの能力向上方法に関して,情報の符号表現,ネットワークアーキテクチャ,ネットワークの結合重みの設定方法や学習方法等についての工夫が種々提案されている.本論文では,これら三つの能力向上法が松岡の直交射影型連想記憶モデルによって互いに関連づけられると考え,これら3点からの高い能力を継承しつつ,手書き平仮名等のパターン認識への応用を目的とした改良モデルを提案した.このモデルでは,非線形フィードバック回路によってノイズを含んだ文字のさまざまな変形が吸収できると共に,学習の収束性が保証される.また,手書き平仮名類似文字による実験で,本学習の有効性とその認識能力が確認された.更に,定式化において類似する主成分抽出モデルの学習では,分散的な情報表現が得られるのに対して,本学習では各カテゴリごとの局所的な情報表現が得られることが明らかになった.