複素バックプロパゲーション学習
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概要
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本稿では、従来のニューラルネットワークの結合の重みと各ノードが持つしきい値を複素数に拡張し、複素パターンに対する自然な学習を可能にするバックプロパゲーション学習アルゴリズム(以下、複素BPと呼ぶ)を提案する。その学習収束性については、甘利[1]による学習識別理論を複素数に拡張することによって保証される。さらに、従来のBP[2]には見られない図形変換能力があることを確認し、そのふるまいと複素解析における一致の定理との関係について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
-
古谷 立美
電子技術総合研究所電子計算機部計算機方式研究室
-
新田 徹
電子技術総合研究所
-
古谷 立美
電子技術総合研究所情報アーキテクチャ部計算機構研究室
-
古谷 立美
電子技術総合研究所
-
新田 徹
電総研
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