回転対応型ネオコグニトロン

佐藤 俊治  黒岩 丈介  阿曽 弘具  三宅 章吾  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.6   pp.1365-1374
発行日: 1998/06/25
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: 
ネオコグニトロン,  回転パターン,  しきい値制御学習法,  パターン認識,  

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あらまし: 
教師なし学習でパターン認識が可能なネオコグニトロンは位置ずれや変形に頑強な認識をする階層型神経回路モデルであるが,回転したパターンを認識することはモデルの構成上不可能であった.本論文では,変形に対する頑強性を実現しているネオコグニトロンの構成をそのまま回転に対して拡張し,回転パターンも認識可能な回転対応型ネオコグニトロンを提案する.更に,回転対応型ネオコグニトロンが所期の機能を獲得するための学習法として,学習段階でしきい値を変化させる,しきい値制御学習法を提案する.また,実際に回転対応型ネオコグニトロンを計算機上で構築し,平行移動や変形だけでなく回転パターンの認識が可能であることを示す.本モデルは回転の情報を含む部分特徴量の処理を多層化することでパターン全体を認識しているため,従来手法では認識不可能であったパターンの一部が回転しているようなパターンも認識可能となった.