誤差逆伝搬学習アルゴリズムの初期値設定法

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概要

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• This paper proposes a new initialization method of the error back propagation learning algorithm for multilayer neural networks the initial biases of the output units are set in terms of target averages easily obtained a prior, from a set of examples, and the initial weights of the output units are set zero The learning by the proposed method starts from an initially disconnected network, and its process coincides with a neurophysiological hypothesis on the formation of the synapse connections in the biological nervous systems, neuroblasts outgrowtheir axons to form new synapse conections with their pioneer neurons. From simulation results for the symmetry and the parity problems, it was confirmed that the proposed initialization is useful to improve the learning convergency

• 近畿大学の論文
• 1993-12-01

著者

• 五反田 博

  近畿大学産業理工学部電気通信工学科

• 五反田 博

  近畿大学大学院産業技術研究科

• 五反田 博

  近畿大学九州工学部電気情報工学科

• 川崎 武志

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 植田 吉祥

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 植田 吉祥

  近畿大学九州工学部

• 五反田 博

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 川崎 武志

  近畿大学九州工学部

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