多価関数を実現するフィードバック付き階層形ニューラルネットワーク
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概要
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出力を入力にフィードバックさせる機構を持たせることで, 階層形ニューラルネットワークを多価関数近似に適用できることを示す. 従来形の階層形ニューラルネットワークでは, 同じ入力に対して異なる出力を出すことは, 原理的に不可能である. そのため, 同じ入力に対し, 多値を取るような多価関数を階層形ニューラルネットワークで学習させることは, 一般的に難しい. 提案するモデルは, フィードバックを投げることでネットワークをダイナミックにし, 初期値に応じて異なる値に収束させることで, 多価間数近似を可能にする. 学習特には, 出力教師データを入力にも与えることで学習の矛盾を取り除く. また, フィードバック機構による収束性を制御する為に, 学習更新別に微分条件を付加する. 提案モデルは, シミュレーションにより検証された. その結果, 多価度の変化の無い直線データに関しては, その有効性が確認できた. しかし, 多価度変化のあるS字曲線に対しては, 非学習領域で不安定な挙動を示すことも判明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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