出力ユニットにおける内部誤差を最小にする学習アルゴリズム

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概要

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• In the error back propagation learning, errors between targets and network outputs are usually adopted as a minimaization criterion. Weight update by the learning is often at a standstill because of the saturation characteristics of sigmoid functions. To aviod this drawback, we propose a learning method minimizing inner errors: newly defined errors between inversed targets and inputs at the output units. From simulation results, the proposed method is confirmed to give good convergence stably within small learning coefficients.

• 近畿大学の論文
• 1995-12-01

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 武士

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 竹澤 直行

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 穴見 雅彦

  近畿大学九州工学部電気工学科

• 五反田 博

  近畿大学九州工学部電気工学科

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