双方向型神経回路モデルにおける時系列パターン変換機能の形成過程
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概要
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時系列の発生を行う系と認識を行う系が共存する双方向型の神経回路モデルは、発生系・認識系単独のモデルと比較して、より優れた時系列学習能力を備えていると考えられる。しかし、このモデルは経路の異なるフィードバックループが多数存在するため、その学習過程の解釈については未だ不明な点が多い。ここでは、種々の計算機シミュレーションを行うことで、どの経路が時系列パターン変換機能の獲得に重要な役割を担っているかを特定した。次にその形成過程を調べるため、一定の学習回数ごとにネットワークの応答を検討し、その結果、時系列発生の学習には認識系で生じる状態遷移が、時系列認識の学習には発生系で生じる状態遷移が関与していることを明らかにした。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-22
著者
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