ディレー素子内包型バックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPD)の一構成

概要

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ニューラルネットワークを構成するニューロンごとに出力を自己フィードバックするようにディレー素子を接続したディレー素子内包型バックプロパゲーションニューラルネットワーク(Back-Propagation Neural Networks Including Time Delay Elements: 以下BPDと表す)を提案する.BPDの学習アルゴリズムは最急降下法で得ることができ,定式上の簡略化の程度と微分値を求めるのに摂動法を用いた数値計算を導入するか否かで処理方法を4種類に分ける.応用問題として,ニューラルネットワークの入出力信号がアナログ信号かディジタル信号かの組合せから4種類作成する.これらの応用問題についてBPDを4種類の処理方法で計算機シミュレーションして,学習処理結果と処理時間の面からどの処理方法が良いか検討し,BPDでは2次的な効果を無視して定式を簡単化した方法で十分な学習処理結果が得られることを確認する.また,時系列問題が扱える従来のリカレント型ニューラルネットワークとしてSCNNとJordanおよびElmanのネットワークを取り上げて4種類の応用問題に適用した結果を比較検討し,本提案のニューラルネットワークの有効性を確認する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-10-25