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あらまし 画像処理アルゴリズムの開発から製品実装に至るまでには膨大な工数が必要とされている. まず研究開発段階においてアルゴリズムが発案され, ソフトウェア上での実装, 評価を経てアルゴリズムが確立される. その後製品にハードウェアとして実装するにあたり, アルゴリズムの近似化や高速化が行われ, ハ

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Academic year: 2021

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表 2.1: 遺伝子型の例 Output Hidden O 0 H 0 H 1 H 2 Activation function 3 1 2 0 Gain α 0 3 1 2 Threshold θ 4 3 6 1 Response order 2 1 0 1 Weight from input I 0 4 7 4 4
図 2.3: CEN を階層的に用いた画像分類回路 量抽出部と,特徴量抽出部の最終層に接続された RFCN 単体の分類部で構成される.特徴抽出部 の各層と分類部の RFCN は独立の遺伝子をもつため,特徴量抽出部の層数が 3 層の場合,4 つの RFCN を同時に最適化を行う. 特徴量抽出部は,徐々にサイズが縮小していく CEN の層で構成される.第 1 層では分類対象の 画像を入力し,2 層目以降は,前層の出力画像を 1/R i に縮小した画像を入力として,第 1 層から 順に状態遷移を行う.ここで R
図 3.2: 近傍入力 I i の結合荷重 2. 汎用性  進化計算法によって補間ルールを獲得することで,従来手法のように補間ルールが事前知 識や事例ベースに依存せず,多様な画像に対して安定的に高画質化を行う補間処理の獲得が 期待できる. 3
表 3.1: 遺伝子型の例 Output Hidden O 0 H 0 H 1 H 2 Activation function 3 1 2 0 Gain 0 3 1 2 Threshold 4 3 6 1 Response order 2 1 0 1 Weight from input I 0 4 7 4 4 I 1 4 5 7 4 Weight from hidden H 0 4 4 3 6 H 1 4 4 4 7 H 2 5 2 4 5 Iterations 0 1 1 遷移回数を表すビット列に対しては
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