数学的観点よりBP法に従ったCNNテンプレート設計に関する研究

摘要

我々はこれまでの研究で，バックプロパゲーション（Back Propagation：BP）を用いたセルラニューラルネットワーク（Cellular Neural Networks：CNN）のテンプレート設計を提案した．本提案手法では，設計されたテンプレートによって出力された画像と教師画像との平均誤差を用いてテンプレートを更新することで，学習を行う．本研究では，提案手法をBP の手順に従い数学的観点より検討した．そして一次元グレースケール画像を用い／ミラメータを変えたときの，提案手法の性能調査を行う．%In previous study, we have proposed template design method of cellular neural networks with back propagation algorithm. In this proposed method, template learns by using the average error which corresponds to the difference between the outputted image produced by the designed template and the teacher image. However, we have proposed adding annealing noise in order to obtain the optimal solution, we have not obtain better results. In this study, we reexamine previous method according to original back propagation algorithm from a mathematical point of view. And, we test the accuracy of reexamination method by changing parameters with one dimension gray scale images.