多数のカテゴリを学習・識別するニューラルネットCombNET-IIに関する研究

学习和识别多类别的神经网络CombNET-II的研究

基本信息

  • 批准号:
    04246219
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
  • 财政年份:
    1992
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1992 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

多数のカテゴリを学習・識別するニューラルネットCombNET-IIは,前段に入力データを大分類するためのベクトル量子化ニューラルネット(Stem-Netwirk)を配置し,後段にはグループ内のデータを細類分する階層型ニューラルネット(Branch-Network)を多数並列に配置したものであり,前段で大まかなグループ分けを行ない,後段でグループ内での識別を行なう2段階識別ネットワークである[1]。本年度は,CombNet-IIによる手書き英数字の認識実験を行なった。手愛き文字は,人によって字体が大きく異なり,同一人物の文字でもひとつひとつ変形を伴うため,同じ文字でも多くの異なるパターンがある。CombNET-IIは,このように同一カテゴリに属するパターン内で大きく変動するような問題についてもうまく適応したネットワークを形成することができる。今回,電総研から提供されている文字データベースETL6に含まれている手愛き英数字を識別対象に実験を行なった。その結果,600人分のデータを学習したときに,未知データに対する認識率が99.0%に達した。さらに,CombNET-IIを用いて手書き漢字を認識するニューラルネットを構成する手法について検討した。手書き文字はパターン変動が極めて大きいので,同一文字についてさまざまなパターンを入力してStem Networkに同一文字について複数のテンプレートを成長させ,複数のBranch Networkの出力層に同一文字種に対応するニューロンを用意する。このように同一カテゴリ内に大きく異なるパターンを含む場合については複数のネットワークパスを用意することによって,パターン変動の大きな手書き漢字の認識を行なう。枚回,1000字種を対象にした実験で,97%毎度の認識率を達成した[3,4]。以上,CombNET-IIが分類カテゴリ数の外いパターン認識の識別関数の学習方式として,単純な階層型ニューラルネットワークの限界を超える能力をもっていることを明らかにした。
Most の カ テ ゴ リ を learning, identify す る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト CombNET - II は, front に デ into force ー タ を big classification す る た め の ベ ク ト ル quantization ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト (Stem) - Netwirk を configuration し, after a period of に は グ ル ー プ within の デ ー タ を fine class points す る class type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト (Bra NCH - Network) を most parallel に configuration し た も の で あ り, front で big ま か な グ ル ー プ points け を line な い, after a period of で グ ル ー プ within で の line identification を な う 2-stage order identification ネ ッ ト ワ ー ク で あ る [1]. This year, による,CombNet-IIによる handwriting による English numerals <s:1> knowledge practice を line なった. き は words, one hand love に よ っ て が larger き く different な り, the same character の text で も ひ と つ ひ と つ - shaped を with う た め, with text じ で も more く の different な る パ タ ー ン が あ る. CombNET - II は こ の よ う に same カ テ ゴ リ に genus す る パ タ ー ン で large き く - move す る よ う な problem に つ い て も う ま く optimum 応 し た ネ ッ ト ワ ー ク を form す る こ と が で き る. Today back, electric 総 research か ら provide さ れ て い る text デ ー タ ベ ー ス ETL6 に containing ま れ て い る hand love き the digital を recognition as に seaborne be 験 を line な っ た. そ の, 600 points の デ ー タ を learning し た と き に, unknown デ ー タ に す seaborne る が know rate 99.0% に し た. さ ら に CombNET - II を with い て き を know Chinese characters calligraphy す る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト を constitute す る gimmick に つ い て beg し 検 た. Calligraphy き text は パ タ ー ン - move が extremely め て big き い の で, the same word に つ い て さ ま ざ ま な パ タ ー ン を し into force て Stem Network に the same text に つ い て plural の テ ン プ レ ー ト を growth さ せ, plural の Branch The output layer of Network に the meaning of the same language に to 応するニュ ロ ロ を を する is する. こ の よ う に same カ テ ゴ リ に large き く different な る パ タ ー ン を containing む occasions に つ い て は plural の ネ ッ ト ワ ー ク パ ス を intention す る こ と に よ っ て, パ タ ー ン - moved の big き な き の know Chinese characters calligraphy を line な う. In a 1000-word を experiment with に <s:1> た, a 97% <s:1> recognition rate per degree を was achieved at た た[3,4]. Above, CombNET - II が classification カ テ ゴ リ number outside の い パ タ ー ン know の identification number of masato の way to learn と し て, 単 pure な class type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の limit を super え る ability を も っ て い る こ と を Ming ら か に し た.

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
2.IWATA,A.: "Hand-written alpha numeric recognition by a self-growing neural network¨CombNET-II¨" Proc.of Int.Joint Conf.on Neural Networks. Vol.4. 228-234 (1992)
2.IWATA, A.:“通过自生长神经网络“CombNET-II”进行手写字母数字识别”Proc.of Int.Joint Conf.on Neural Networks 第 4 卷(1992 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
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    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
3.猪野,岩田: "CombNET-IIによる手書き漢字の認識" 1992年電子情報通信学会秋季大会. SD-11-7. 6.410-6.411 (1992)
3. Ino, Iwata:“使用 CombNET-II 识别手写汉字”1992 年 IEICE SD-11-7 6.410-6.411 (1992)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
1.堀田,岩田,鈴村: "大基模ニューラルネットCombNET-II" 電子情報通信学会論文誌. J75-D2. 545-553 (1992)
1. Hotta、Iwata、Suzumura:“基本模型神经网络 CombNET-II”,电子、信息和通信工程师学会汇刊 J75-D2 (1992)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
4.IWATA,A.: "Hand-written Japanese Kanki character recognition by a strustured neural network¨CombNET-II¨" Proc.of 1992 Int.Conf.on Artificial Neural Netwokrks. 1189-1192 (1992)
4.IWATA,A.:“通过可信神经网络“CombNET-II”进行手写日语汉字字符识别”Proc.of 1992 Int.Conf.on Artificial Neural Networks 1189-1192 (1992)。
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知道了