可変結合荷重を有するニューラルネットワークと関数近似への応用
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概要
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入力が線形結合であるニューロンによる境界面は超平面である。階層形ニューラルネットワーク(NN)は多くの超平面を組み合わせて複雑な分離境界面を形成する。本稿では,入力の線形結合におけるバイアスからの結合荷重を入力により可変することにより,1個のニューロンによる境界面を超曲面とする方法を提案する。この結合荷重を有する結合荷重可変形NNに対して多段学習法を提案した。初期学習として,固定結合荷重による学習を行い,その結果を用いて可変結合荷重の学習を行う。最後に同時学習を行う。学習アルゴリズムは基本的に誤差逆伝播法である。シミュレーションの結果,提案した結合荷重可変形NNは少ないニューロン数で複雑な関数を近似することができた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-12-06
著者
-
中山 謙二
金沢大学工学部
-
平野 晃宏
金沢大学工学部情報システム工学科
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
香林 誠
金沢大学大学院自然科学研究科
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