四層フィードフォワードニューラルネットワークの写像能力
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概要
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無限個の隠れユニットを有するならば、三層のフィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)は、四層のFFNNの写像能力において等価である。しかしながら、ニューラルネットワークの応用に際し、使用できる隠れユニットは有限個である。有限個の隠れユニットを持つニューラルネットワークの能力を明らかにする必要がある。本論文では、まず始めに、N-1個の隠れユニットを持つ三層FFNNが、N個の任意の入出力関係を実現可能であるという事実に対する新しい証明を与える。次に、この証明の結果を用いてN個の任意の入出力関係を実現可能なN, 2+3個の隠れユニットを持つ四層FFNNを構成する。この結果から、隠れユニットが有限個の場合、四層FFNNは三層FFNNよりも写像能力において優れていることがわかる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-13