書誌事項
- タイトル別名
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- Neocognitron Applied to Handwritten Digit Recognition : Evaluation with ETL Character Database
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説明
ネオコグニトロンはパターン認識能力を持った神経回路モデルである. 我々は以前, ネオコグニトロンの特徴抽出細胞のしきい値を学習時には大きく設定し, 認識時には小さく設定することでネオコグニトロンがETLのデータベース(ETL-1)に対して92.7%の認識率を示したことを報告したが, 今回は, しきい値の設定は以前と同様で, 最上位段の認識細胞の学習方法を改善し, 学習に用いるパターン数も増加させることで, 認織率を97.4%にまで向上させた.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
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電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 95 (598), 255-261, 1996-03-18
一般社団法人電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1570291227539117184
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- NII論文ID
- 110003233139
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- NII書誌ID
- AN10091178
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles