ネオコグニトロンの実用化 : 大規模データベースによる評価

• 庄野 逸

  大阪大学大学院基礎工学研究科

• 永原 健一

  大阪大学大学院基礎工学研究科

• 福島 邦彦

  大阪大学大学院基礎工学研究科

• 岡田 真人

  科学技術振興事業団

書誌事項

タイトル別名

• Neocognitron applied to Handwritten Digit Recognition : Evaluation with Large Character Database

抄録

生物の視覚系は簡単なものから複雑なものへ情報が処理されていくような階層的な構造を持っていると考えられている. ネオコグニトロンは,このような視覚神経系のモデルとして考案された神経回路モデルである. 本研究では, このネオコグニトロンに実世界の数字パターンの認識を行なわせている. ネオコグニトロンは入力パターンに含まれる形の類似性による分類を行ないその出力を, ネオコグニトロンの後ろに新たに付加したカテゴリ分類層に送り, '0'〜'9'までのカテゴリに分類する. このシステムの性能を大規模データベース(ETL-1)を用いて, 認識率を測定し98.1%の認識率を得た.

収録刊行物

• 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

  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 97 (116), 65-71, 1997-06-19

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• パターン認識
• ネオコグニトロン
• パターン分類回路
• ETL-1データベース

詳細情報

• CRID: 1570854177493264640
• NII論文ID: 110003232688
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles