学習ベクトル量子化ニューラルネットワークの耐故障学習法(安全性及び一般)
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概要
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学習ベクトル量子化(LVQ)ニューラルネットワークは、一般的なフィードフォワード型のニューラルネットワークが適していない大規模なパターン分類問題などに使用されている。対象となる問題に信頼性が要求される場合、ニューラルネットワークの耐故障化が必要になるが、従来のニューラルネットワークの耐故障化の研究の大部分はフィードフォワード型を対象としており、LVQニューラルネットワークに対する耐故障化はほとんど行われていない。本報告では、LVQニューラルネットワークの耐故障能力を評価する指標を提案すると共に、耐故障能力を向上させる学習方法として、境界強調とカップリング支援のアイデアを述べる。また、これらのアイデアを適用したシステムの評価をシミュレーションによって行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-12
著者
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