競合作用により冗長中間層素子を自律淘汰する誤差逆伝搬学習アルゴリズム
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概要
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本研究では, まず, 階層型神経回路網の中間層各ユニットが役立つ程度を評価する指数Goodness factorのべクトル空間的解釈と, Goodness factorの値に基づきユニット同士を競合させ, 冗長な中間層ユニットを学習過程で逐次, 淘汰していく誤差逆伝搬学習アルゴリズムをについて述べる. 次に, 得られた中間層素子数が学習問題の複雑さとどのような関係にあるのかについてAICを用いて検討した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
-
村瀬 一之
福井大学大学院工学研究科 知能システム工学専攻
-
山川 修
福井県立大学学術教養センター
-
村瀬 一之
福井大学工学部知能システム工学科
-
松永 豊
愛知教育大学教育学部情報科学コース
-
松永 豊
福井大学工学部情報工学科
-
谷藤 学
福井大学工学部情報工学科
-
村瀬 一之
福井大学工学部情報工学科
-
谷藤 学
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
山川 修
福井県立大学
-
山川 修
福井県大 学術教養セ
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