セル結合型RFCNの提案と画像処理への応用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-056

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Proposal of Cellularly Connected RFCN and Its Application to Image Processing

著者名: 大塚 純二(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Junji Otsuka(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: ニューラルネットワーク|遺伝的アルゴリズム|画像処理

要約(日本語): セルラーニューラルネットワークと，遺伝的アルゴリズムによってニューラルネットワークの構造を最適化するReal Valued Flexibly Connected Neural Network (RFCN)を組み合わせたセル結合型RFCNを提案する．セル結合型RFCNは同一のRFCNがセル状に近傍結合し，各RFCNが自己フィードバックと近傍RFCNの出力を入力として出力計算する．提案手法では(1)出力計算をRFCNで行うことで複雑な計算が可能(2)設計が容易(3)並列計算による処理の高速化が可能，などの利点がある．本報告では提案手法を画像処理に適用し，その有効性を示す．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 668 Kバイト