モデレーティズムを用いたニューラルネットワークのフィードバック学習
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概要
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ニューラルネットワークの新しい教師なし学習の自己組織化の手法として、モデレーティズムの考え方を用いた自己組織化の方法を提案する。モデレーティズムの考え方においては、ニューロンはシナプスを介してくる入力が強過ぎず、また弱すぎない「モデレート」な状態である事を好むと仮定している。ネットワークを構成する各ニューロンがモデレーティズムの考え方に従って構造変化を起こす結果、ネットワークは様々な環境に対して適応できる様になる。本研究においては、以前に提案されたモデレーティズムの考え方を修正し、ネットワークが様々な環境に適応できる事を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-13
著者
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