階層的ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識

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  • カイソウテキ　ニューラル　ネットワーク　オモチイタ　テガキ　モジ　ニンシキ
  • Hand-written character recognition by layered neural network.

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抄録

生体の優れた機能と構造を学び，特に生体の視覚系に注目して，情報が網膜から脳に伝わる間にかなり処理されることを考え，階層ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識モデルを提案した．認識すべきパターンが限られた個数の特徴だけで識別可能なら，特徴検出部分は固定結合構造にすれば十分であり，学習が速くなる．本モデルは，特徴検出部分（固定構造）と認識部分（可変結合構造）に分けて，文字認識を行う．固定部分，可変結合部分ともに教師あり学習法により結合重みを設定するが，固定部分は初期設定終了の時点で結合を固定する．また，入力パターンを特徴パターンに圧縮してから認識するので，ネットワークが簡単でデバイス化しやすい．今回は数字と英大文字についてシミュレーションを行い，手書き数字をはじめ，かなり変形した文字でも正しく認識することを確認した．あらかじめ，学習させておけば，文字に限らず特徴のあるパターンならどのようなパターンでも認識させることができる．

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