階層型ニューラルネットワークの学習における付加項の探索
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概要
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階層型のニューラルネットワークにおいて, 学習時に導入するいくつかの付加項を定義し, それらを持つシステムを構築した. それぞれの付加項が学習および構造最適化に及ぼす影響を調べた. XOR問題, 論理関数問題と地熱発電候補地探索問題に適用し, 本システムの有効性を検討した. その結果, 学習の構造最適化や汎化能力の向上という点で出力を0近づける付加項の導入が有効であることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
-
藤村 喜久郎
鳥取大学工学部
-
中川 雅人
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大学大学院工学研究科
-
岸田 悟
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
河相 宰昭
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大 工
-
岸田 悟
鳥大工
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部
-
藤村 喜久郎
鳥取大学大学院工学研究科
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