自己生成ニューラルネットワークの学習特性に関する研究
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概要
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ニューラルネットワーク(Neural Network:NN)の教師なし学習における一手法として, 自己生成ニューラルネットワーク(Self-Generating Neural Network:SGNN)が提案されている.SGNNは, 訓練データ集合から自己生成ニューラル木(Self-Generating Neural Trees:SGNT)を自動的に構成することにより学習を行う.本論文では, SGNTのアルゴリズムの有効性につき, 一般に広く知られている様々なNN(LVQ, CP, VCP, BP)とベンチマーク問題を使用して比較検討する.SGNTがネットワーク設計の容易性, および高速な処理能力において他のニューラルネットワークよりも優れていることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-23
著者
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