電流伝達型ニューロネットワーク
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概要
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数種類の振動波形をパーセプトロン型ニューロネットワークのパターン認識能力を利用して識別させる場合、位相の問題を考慮する必要のないフーリエ変換の結果をデータに用いると時系列パターンを空間パターンに置き換える事が出来る。ところがフーりエ変換を利用する場合、類似波形でもフーりェ変換結果はスペクトルの成分がかなり異なる場合が多く、丁度多くのノイズの乗った異なるパターンの中から共通する特徴を見つけ出す操作に似ている。パターンの学習では故意にノイズを加えて学習させる場合もあるが、この時の目的はネットワークの損失関数にゆらぎを与えてローカルミニマムヘ落ち込まないようにするためで、もともとのデータに存在するノイズの問題とは異なる。もともとニューロネットワークはノイズに強いとされているが初期重みの値によっては問題となる場合がある。そこで、学習させるデータに含まれるノイズの影響を軽減する方法を考え試作してみた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25