構造化リカレントネットによる多次元非線形軌道の近似
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概要
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全結線リカレントニューラルネットワークは、非線形空間の任意な軌道を近似することが可能である。しかし、全結線ネットワークは構造的にVLSI化に向いていない等の問題がある。本文では、ローカル結線を有する構造化リカレントニューラルネットワークを用いて、実時間BPTT法で多次元の非線形軌道を近似することができることを、いくつかの実験検証により示し、本ネットワークが有効であることを明かにする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-21
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