自己フィードバックを有する複素バックプロパゲーション
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概要
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時系列の扱いはニューラルネットワークにおける重要な課題である。本稿ではリカレントネットワークの一種である、自己フィールドバックを有する多層構造ネットワークを複素数値化することを提案する。複素数値化は位相による時間の表現を目的としている。まず、バックプロゲーションを拡張した簡単な学習アルゴリズムを導出する。次に、計算機シミュレーションによって、従来の実数値ネットワークに対して高い学習能力を持つことを確認する。
- 1994-10-13
著者
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