揺らぎ駆動学習ニューラルネットワークによる有限状態オートマトンの同定
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概要
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ニューラルネットワーク(NN)に有限状態オートマトン(FSA)を厳密に学習・同定させるためには, FSAの離散的な状態遷移関数をNN内に獲得させることが必要である.本論文では, 揺らぎ駆動学習法が, 高次の結合群を使用しなくても任意の関数近似が可能なJordan型NNに離散的に近い状態遷移関数を獲得させることができ, 十分長い未学習入力系列に対しても精度よく応答させ得ることをシミュレーション実験により示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-02-01
著者
-
渡辺 一央
北海道工業大学情報ネットワーク工学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学情報デザイン学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学
-
渡辺 一央
北海道工業大学
-
岩本 英樹
北海道工業大学電気工学科
-
森 海太郎
北海道工業大学電気工学科
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