ARLNN: 自己回帰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(AR)モデルを持つ多層ニューラルネット(ARLNN)を提案する。ARモデルは通常の重みと直列に接続される。ARモデルは遅延付きフィードバックループを構成するため過去の情報を記憶し、時系列情報処理が可能になる。ARモデルを持ったリンクはARモデルがディジタルフィルタであると考えると周波数特性を持つリンクであると考えることもできる。バックプロパゲーションを基本とするARLNNのための学習アルゴリズムを示す。ARLNNの特徴をよく表す3つの時系列情報処理(成長予測、本の書き順、フリップフロップ)のシミュレーション結果を示す。これらの結果から、入力層と中間層にあるARモデルが時系列処理に重要な働きをしていることが分かる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-24
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
東邦大学大学院理学研究科
-
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
-
関口 昌志
東邦大学
-
古谷 立美
東邦大学
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