時系列学習で作られる内部表現と出力素子数の関係
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概要
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本研究では、TDNNを用いた時系列予測の問題において、学習により獲得される時系列の内部表現の性質を調べる数値実験を行った。この問題において、出力素子数によりネットワークの構造を変え、その影響による内部表現の違いを調べた結果、出力素子数を多くした方が、獲得される内部表現の空間構造が初期条件によらずに相対的に等しくなり、そして入力時系列を表現するのに使用される内部表現の領域が大きくなる傾向となった。また時系列を断片的に学習させた後のネットワークに、時間的にパラメータが連続的に変化する未学習の時系列を入力した時にも、正しく予測出来る結果を得た。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-18
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
相馬 洋之
東北大学電気通信研究所
-
沢田 康次
東北工業大学
-
澤田 康次
東北大通研
-
沢田 康次
東北大学 電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電気通信研究所
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電情報科学研究科
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