重ね文字列を認識する複写学習型エルマンネットワーク

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2012/12/01

タイトル(英語): Copy-Learning-Based Elman Network for Recognizing Overlapped Character Strings

著者名: 三宅　芳博（福岡工業大学），一橋　広之（NTTデータ　CCS），須崎　健一（福岡工業大学）

著者名(英語): Yoshihiro Miyake (Fukuoka Institute of Technology), Hiroyuki Hitotsubashi (NTT DATA CORPORATON), Kenichi Suzaki (Fukuoka Institute of Technology)

キーワード: ニューラルネットワーク，バックプロパゲーション，複写学習法，重ね文字列　　neural network，back propagation，copy-learning model，overlapped character strings

要約(英語): This study proposes a copy-learning model Elman network (CE-net) which can recognize overlapped character strings by only learning the standard character strings. CE-net learns standard character strings by a part of the 3-layer net, copies obtained weights and biases on an unused part of the net by a copy-learning rule, and recognizes overlapped character strings. We had confirmed the effectiveness of CE-net from several experiments.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.132 No.12 （2012） 特集：電気関係学会東海支部連合大会

本誌掲載ページ: 2067-2068 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/132/12/132_2067/_article/-char/ja/