モデレーショニズムに基づく発振の学習
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概要
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ニューラルネットの学習則として, より環境との相互作用を重視したフィードバック学習に基づき提案された「モデレーショニズム:生体は適当なレベルの入出力を好みそのレベルに近い入出力信号を築くように学習する」をより環境の変動を積極的に利用する方向に改良した「振幅に対するモデレーショニズム」を提案する. これは各神経細胞が信号の振幅を適度なレベルに保持しようとするもので, 多層ネットワークの中間層にまで情報が伝わりやすいという利点がある. これによって, ローカル学習による多層ネットワークでのフィードバック学習が可能になることを示す. さらに, この学習則によってシンプルループにおける発振が学習可能であることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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