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全結合リカレントネットの応用可能性についての考察−オンライン文字認識を対象として−
http://hdl.handle.net/2065/696
http://hdl.handle.net/2065/696934cf460-57db-494b-aea3-c832d3d07dce
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2008-04-28 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 全結合リカレントネットの応用可能性についての考察−オンライン文字認識を対象として− | |||||
その他のタイトル | ||||||
その他のタイトル | Applicability of fully connected recurrent neural networks based on on-line handwriting character recognition | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
糟谷, 勇児
× 糟谷, 勇児 |
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著者別名 |
Kasuya, Yuji
× Kasuya, Yuji |
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書誌情報 | 発行日 2004 | |||||
内容記述 | ||||||
内容記述 | 卒業論文 | |||||
抄録 | ||||||
内容記述 | リカレントネットはフィードバックを持つニューラルネットであり、全結合リカレントネットは、入力層へのフィードバックを除くあらゆる結合を許したモデルである。全結合リカレントネットは脳のモデルとして信頼性があり、人工知能等の分野での応用が期待できる。しかし全結合リカレントネットを応用した研究は少なく、パラメータの設定法や時系列認識における性能などの応用に関する情報が十分に得られていない。そこで本研究では全結合リカレントネットをオンライン文字認識に用いることで、全結合リカレントネットの応用上の注意点や応用可能性を探ることを目的とする。 今回作成した文字認識システムを東京農工大学中川研究室オンライン手書きデータベース「TUAT Nakagawa Lab.HANDS-kuchibue_d-7-06-10」の数字データ6人分300個で評価したところ、最大91%となる認識率を示すなど、全結合リカレントネットが時系列認識に有効であることがわかった。 | |||||
権利 | ||||||
権利情報 | Waseda University theses are protected by copyright. | |||||
キーワード | ||||||
主題 | リカレントネット | |||||
キーワード | ||||||
主題 | オンライン文字認識 | |||||
キーワード | ||||||
主題 | BPTT(Back Propagation Through Time) | |||||
キーワード | ||||||
主題 | Recurrent Neural Networks | |||||
キーワード | ||||||
主題 | On-line Handwriting Recognition | |||||
キーワード | ||||||
主題 | BPTT(Back Propagation Through Time) | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題Scheme | NDC | |||||
主題 | 007 | |||||
米国議会図書館件名標目 | ||||||
主題Scheme | LCSH | |||||
主題 | Computer science | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | Waseda University | |||||
アドバイザー | ||||||
山名, 早人 | ||||||
その他の寄与者 | ||||||
山名研究室 | ||||||
データタイプ | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | text | |||||
HDL URI | ||||||
http://hdl.handle.net/2065/696 |