多層ネットにおける冗長な中間ユニット削除に関する検討
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概要
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本報告では先に提案した初期値設定法が忘却付き構造学習によるニューラルネットの構造決定にどのような影響を及ぼすかを検討する.この初期値設定法は2つのStepから構成されており, 中間ユニットに対しては, そのユニットのなす分離超平面が入力集合の中心を通るように設定し, 出力ユニットの荷重は全てゼロで設定する.さらに, 初期時において特徴が似通った中間ユニットを予め削除する方法について述べる.アヤメの分類問題とカオス予測問題を対象としたシミュレーション実験の結果, 提案法を用いることで, ネット構造が改善され, 汎化能力も向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
著者
-
井上 勝裕
九州工業大学情報工学部システム創成情報工学科
-
五反田 博
近畿大学産業理工学部電気通信工学科
-
白土 浩
近畿大学大学院産業技術研究科
-
五反田 博
近畿大学九州工学部電気情報工学科
-
熊丸 耕介
九州工業大学 情報工学部
-
井上 勝裕
九州工業大学
-
白土 浩
琉球大学工学部
-
熊丸 耕介
九州工業大学
-
五反田 博
近畿大
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五反田 博
近畿大学九州工学部電気工学科
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井上 勝裕
九州工業大学大学院情報工学研究科
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