ネットワーク構造の記述が容易な汎用ニューラルネットワークシミュレータ

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概要

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現在、パターン認識にニューラルネットワークを用いる試みが盛んに行われているが、これらの研究にはニューラルネットワークシミュレータが不可欠である。パターン認識に用いるニューラルネットワークシミュレータには次のようなことが望まれる。 (1)複雑なネットワークを構築するため、ネットワーク構造の変更が容易。 (2)学習法の試行錯誤が容易。 (3)認識結果等動作状況の分かり易い表示。そこで筆者らは、これらの事項を満たすため、対話処理を中心とし、ネットワークの構築等を容易に行うことができるシミュレータを開発した。これについて報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1989-10-16

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