反へブ則を用いた線形ニューラルネットの学習
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概要
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ニューラルネットの非管理型の学習モデルとして,ヘブ則がよく知られているが,最近,反へブ則と呼ばれる学習則を用いたモデルがしばしば取り上げられるようになってきた.本論文では,その基本的な性質を明らかにし,反へブ学習,あるいはそれとへブ学習との組合せによって,種々の機能をもつネットワークが形成されることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-04-25
著者
-
松岡 清利
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
河本 満
九州工業大学工学都制御工学教室
-
松岡 清利
九州工業大学機械知能工学科
-
松岡 清利
九州工業大学 工学部機械知能工学科
-
松岡 清俊利
九州工業大学大学院生命体工学研究科
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