ニューラル・ネットワークの一学習方式
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概要
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ニューラル・ネットワーク(以下,NNと略す)の学習方式として階層型NNにたいする逆伝搬法が広く使われている.相互結合型NNについては,フィード・バック結合のホップフィールド・モデル,素子の挙動を確率論的に扱うボルツマン・マシン等がある.後者の学習方式として,[学習-反学習]の概念が用いられているが,前者には,あまり適用されていないようである.今回,ホップフィールド・モデルに[学習-反学習]の概念を適用してみた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16