多層ニューラルネットにおける種々の自己回帰(AR)ニューロンモデルの性能比較
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概要
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自己回帰(AR)モデルを内蔵するニューロンモデル(ARN)がいくつか提案されており、時系列データ処理能力を持つことが知られている。ここでは4種のARNを選び多層ネットを構成しBP学習を施して性能を評価した。4つの応用(成長予測、abc書き順、FF)を学習させた結果、ニューロン内のARモデルの位置がネットの性能に大きな影響を与え、問題に対する得手、不得手が発生することが分かった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-24
著者
-
佐竹 隆顕
筑波大学大学院生命環境科学研究科
-
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
東邦大学理学部
-
佐竹 隆顕
筑波大 農林工学系
-
佐竹 隆顕
筑波大学
-
田中 敏雄
産業技術総合研究所
-
田中 敏雄
電子技術総合研究所
-
神山 貴治
東邦大学
-
関口 昌志
東邦大学
-
笠原 仁美
東邦大学理学部
-
中城 正憲
東邦大学理学部
-
神山 貴治
東邦大学理学部
-
関口 昌志
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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