慣性・粘性・剛性特性を持つニューラルネットによる周期関数の学習
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概要
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本論文では,従来のニューロンモデルに慣性項,粘性項と剛性項を付加して,これらの特性を利用して,ネットワーク構造に時間遅延要素がなくともダイナミクスを獲得することが可能な階層型ニューラルネットとその学習アルゴリズムを提案する.単一周期関数と複数周期関数の振動波形の学習,記憶,再生の数値実験を行ない,このニューラルネットの有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-20
著者
-
中園 邦彦
琉球大学 工学部 機械システム工学科
-
金城 寛
琉球大学 工学部 機械システム工学科
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山本 哲彦
徳島工業短期大学
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山本 哲彦
琉球大学工学部
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金城 寛
琉球大学工学部
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中園 邦彦
琉球大学工学部
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