パターン分類を行うBPNNの認識特性

摘要

バックプロパゲーションニューテルネットワークを用いたパターン認識の研究は様々な分野において研究されており，その実用例も多岐にわたる．しかしながらネットワークがパターンのどの部分を用いて認識を行っているかを知ることは難しい．本論文では視覚系を参考にした4層ニューラルネットワークを構築し，アフィン変換を行った簡単な文字パターンを分類するように学習させた後，ネットワークの出力ユニットの一つが最大値を返すような入力値をAlopex法を用いて計算しそのパターンの特徴から認識特性の考察を行った．Alopex法とは評価関数が最大または最小値をとるように入力値を確率的に変化させる方法であり，ローカルミニマムに陥ることなく最適な値を求めることが出来る．また，学習後のネットワークに対してテストを行った．ニューラルネットワークの認識能力は入力されたパターンベクトルの大きさにはあまり左右されないことがわかった．