砂時計型ニューラルネットワークによる時系列の成分抽出
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概要
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入力層・出力層のユニット数を同数とし,中間層のユニット数を入力層・出力層よりも少なくしたニューラルネットワーク(以下,N.N.)は,砂時計型N.N.と呼ばれる.砂時計型N.N.に,入力信号と期待出力信号(教師信号)を等しくして学習を行えば,学習収束後の結合荷重は入力信号の特徴を抽出する.本研究では,砂時計型N.N.の中間層ユニットを2個としたときの,時系列信号の特徴抽出機能について検討を行った.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
-
菅田 一博
鳥取大学工学部
-
清水 忠昭
鳥取大学工学部
-
吉村 宏紀
鳥取大学工学部
-
井須 尚紀
鳥取大学工学部
-
奥野 建一
鳥取大学工学部知能情報工学科
-
奥野 健一
鳥取大学工学部知能情報工学科
-
吉村 宏紀
西日本旅客鉄道株式会社
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