短期記憶を用いたシンプルリカレントネットワークによるカオス時系列の短期予測
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概要
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時系列の非線形予測手法の1つとしてElmanのリカレントニューラルネットワークがある.筆者らは, この構造の入力に過去の履歴を直接与えることで, 学習が高速化されることを確認している.ただし, これまでは周期的なデータに対する適用であったため, 過去の履歴が重要であった.本研究は, カオス的なデータに対しても, 提案手法が有効であることを示すものである.この構造にクロスエントロピー法を用いることにより, 従来のElmanの手法と比較して, 汎化能力を低下させずに, 学習が数倍から130倍程度まで高速化されることを確認した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2000-05-12
著者
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中西 正和
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
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中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学
-
菊池 進一
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
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