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J-GLOBAL ID：200902021841738410   整理番号：92A0428737

フィードバック連想記憶モデルによる手書き文字の認識・学習

Recognition and Learning of Hand-Written Characters by Feedback Associative Memory Model.

著者 (1件)： 林幸雄 (富士ゼロックス システム技研)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
巻： 75  号： 5  ページ： 956-964  発行年： 1992年05月 
JST資料番号： L0197A  ISSN： 0915-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ニューラルネットの能力向上方法に関して,情報の符号表現,ネッ...

シソーラス用語： 手書き文字認識 ,...
準シソーラス用語： 辞典

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分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (17件)：

• AMARI, S. Characteristics of Sparsely Encoded Associative Memory. Neural Networks. 1989, 2, 6, 451-457
• 赤穂昭太郎. スパース符号化を用いた3層ニューラルネットの容量の下限の計算. 信学技報, NC89-73. 1990
• 島岡豊武. パターン分離層を有する連想記憶システムの連想能力. 信学論(D-II). 1989, J72-D-II, 11, 1945-1953
• KOSKO, B. Unsupervised Learning in Noise. Proceedings of IJCNN '89. 1989, 1
• 坂口豊. 出力信号の構造を反映した競合学習型神経回路モデル-競合的な中間層を持つ多層神経回路による非線形関数の実現-. 信学技報, NC89-54. 1990

タイトルに関連する用語 (4件)： フィードバック ,  連想記憶モデル ,  手書き文字 ,  学習