自己回帰ニューロン(ARN)で構成するフィードバック付き多層ニューラルネット
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概要
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ニューロンの入力部と出力部(シグモイド関数)との間に自己回帰(AB)モデルを持ち, 学習則としてバックプロパゲーション則を用いることが出来るニューロン(ARN)を考案した. ARNを多層ニューラルネット及び, フィードバック付き多層ニューラルネットであるジョルダンネット, エルマンネットに用い, 種々の時系列データを学習させた. その結果, ARNを用いた多層ニューラルネットは時系列データを学習する能力を有し, また, ARNはジョルダンネット, エルマンネットの時系列データ学習能力を増強することが判明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-10-28
著者
-
樋口 哲也
産業技術総合研究所
-
樋口 哲也
電子技術総合研究所
-
古谷 立美
東邦大学大学院理学研究科
-
笠原 仁美
東邦大学理学部
-
中城 正憲
東邦大学理学部
-
古谷 立美
東邦大学
-
中城 正憲
東邦大学
-
笠原 仁美
東邦大学
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