自己回帰移動平均(ARMA)モデルをリンクに持つ多層ニューラルネットワーク
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概要
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リンクに自己回帰移動平均(ARMA)モデルを持つ多層ニユーラルネツト(ARMANN)を提案する. ARMAモデルは遅延付きフィ--ドバックを行なう自己回帰(AR)モデルと遅延付きフイードフォワードを行なう移動平均(MA)モデルから構成される. ARMAモデルをリンクに持つニユーラルネットは遅延素子に過去のデータが記憶されるため時系列情報処理が可能になる. 本論文では, 最初にバックプロパゲーションを基本とするARMANNのための学習則を示し, 次にARMANNを時系列処理問題(abcdeの書き順, 株式市場の予測, 逆システム)に適用する. この結果, ARMANNは逆システムの構成において過去に提案されたARLNNより優れた性能を示すことが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-10-28
著者
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