再学習を利用したフォールトトレラントニューラルネットワーク
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概要
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パターン認識や学習に用いられる階層型ニューラルネットワークのフォールトトレラント(耐故障性)を検討する。ネットワークに耐故障性を持たせるためにネットワークの冗長化および多重化を行い、誤差逆伝搬学習則によりネットワークに学習させる。学習が終了した(目的の機能に達した)のちにネットワークの結合などに故障を発生させ、その後、再学習によってネットワークにもとの機能を回復する能力があることなどを検討し、再学習を繰り返すことで実効的なMTTFが大きく改善される事を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-10-09
著者
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