ニューラル・ネットワークにおける鏡像異性とその分割

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概要

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本来、鏡像異性(キラリティー)を持たない対称的なニューラル・ネットワークを、鏡像異性体(エナンチオマー)の混合物とみなして、鏡像異性の関係にあるネットワークに分離した。生体内では、キラリティを持った分子まで分割すると、本来持っている純粋な機能を取り出すことができる。さらにそのキラリティを持った分子が多数結合する事で高度な機能を持った分子の形成が可能となる。その方法論をニューラル・ネットワークにも適用しようというのが、本研究の目的である。分離したキラルなネットワークの対称性をさらに落としたり、それらを組み合わせてより高度な機能性を持つネットワークを構成することができた。例えば、中間層なしに非線形問題をパーセプトロンのみで解くネットワークをも構成できる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-03-15

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