階層的ニューラルネットワークの部分再学習による高速な故障補償
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本報告では, スタック故障を持つ階層型ニューラルネットワークの部分再学習による故障補償時間と故障補償率について議論する.部分再学習は故障ニューロンあるいはリンクの影響を受ける一部のネットワークを取り出し, 誤差逆伝搬法により重みを更新する手法である.したがって, 3層全体で故障補償を行うよりも大幅な高速化が可能である.本報告では, XOR問題およびパターン認識問題を用いたシミュレーションにより部分再学習可能性, 学習速度について検討する.
- 1998-06-18
著者
-
山森 一人
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
堀口 進
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
山森 一人
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
阿部 亨
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
山森 一人
宮崎大・工・情報システム
関連論文
- 計算機処理速度向上を目的としたプリント基板配線設計法と検証実験
- GPを用いたバイオマーカ発現量からの機能性食品の生理活性値推定
- 画素並列法によるレイトレーシングの高速化
- モーションキャプチャを用いた仮想都市環境移動インタフェースの構築
- ギガビットネットワークを利用した広域分散並列処理の研究
- 仮想力覚を用いた共有型陶磁器造形システムの構築
- 仮想現実空間における手形状力覚提示装置を用いた意匠設計支援システム
- D-10-5 仮想現実環境を用いた遠隔ロボット操作インターフェースの構築
- D-10-4 IPネットワークを利用した遠隔操作ロボットシステムの構築
- 仮想力覚を用いた協調型3次元工芸品造形システムの構築