機能分離型ニューラルネットワークの情報処理能力
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概要
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本研究ではニューラルネットワークの分類学習問題に注目し、入力の持つ幾種類かの特徴を別々に学習する分離されたネットワーク構造を提案する。ネットワークを学習サンプルの持つ特徴量ごとに用意してそれらを組み合わせて全体の学習を進めた。計算機実験により、従来の全結合型ネットワークと性能を比較した結果、学習速度と汎化能力について良好な結果が得られた。
- 1997-10-20
著者
-
沢田 康次
東北工業大学
-
沢田 康次
東北大学 電気通信研究所
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
富田 信
東北大学電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電情報科学研究科
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