ニューラルネットワークによる情報表現と非線形関数の同定
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概要
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これまでのニューラルネットワークの研究は主に視覚情報処理等のいわば低次の知識処理に限定されていた。ところがバックプロパゲーション法の提案によってこれまでは困難であるとされていた隠れ素子を多く含む多層ネットワークの学習が可能となりこれまでにない高度な知識処理への適用に期待が高まっている。多くの知識処理問題や工学的諸問題は非線形システムの同定問題として定式化できる。しかしながらこのような非線形写像関係をもつシステムの入出力データは定量的なものばかりではなく定性的データをも含む場合がある。これまではこのような問題に対して統計学的手法によって近似的に求められてきた。もしこのような非線形の連続構造を持つ入出力関係をニューラルネットワークに学習させることができるならこれまでの統計学的手法にはない数々の利点が得られることが期待される。このような非線形関係をニューラルネットワークに学習させるにはこの入出力情報をネットワーク上でどのように表現するかということが大きな問題となる。本研究では非線形な入出力関係についてニューラルネットワーク上に表現するための情報表現モデルについて考察し、そのような非線形構造をニューラルネットワークを用いて同定する方法を確立する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-03-15
著者
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