フォートトレラント階層型ニュラルネットワークの動的構成
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概要
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本論文では, フォートトレラント階層型ニューラルネットワークの動的構成アルゴリズム(FTCA)を提案する. このアルゴリズムは, 1個の中間層ニューロンを持つネットワークから始まり, 学習が収束しない時はそのたびにネットワークに新しい中間層ニューロンを1個挿入する. 新しいニューロンを挿入した時に, 新しいニューロンと他のニューロンとの間の結合重みだけを更新する. 各学習サイクルで結合重みに対して, 出力誤りをもたらす影響度を調ベ, その影響度がある大きさ以下の場合は各学習サイクルで結合重みを更新する(影響度がある大きさ以上の場合は各学習サイクルで結合重みを更新しない). 本論文では故障として断線を仮定する(これは0縮退故障と等価である). シミュレーション実験により, FTCAを用いて構成されたニューラルネットワークは, フォートトレラント性が強化されていることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-19
著者
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