ゲート素子を内蔵する多入力ニューラルネットワークの構成と学習法
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概要
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階層形ニューラルネットワークの主たる機能はパターン写像である。もし, 写像が異なるルールを含む場合は, これを線形な結合荷重と連続な活性化関数を有する一つのネットワークで実現することは難しい。一方, モジューラ形ネットワークは個々の写像ルールに対して, 独立なエキスパートネットワークを必要とし, 回路規模が大きくなる。これらに対して, ゲート素子を内蔵するニューラルネットワーク, 及びゲート素子と結合荷重の同時学習法が提案されている。この方法では, 一つのネットワークで異なる写像ルールを実現することができる。しかし, 従来の方法は単一入力に限られていた. 本稿では, ゲート内蔵形ニューラルネットワークにおいて, 入力が多次元の場合のゲート構成法及び結合荷重とゲート素子の同時学習法を提案する。ゲート関数の初期値決定, 向きの制御, 傾きの制御に関して新しい方法を提案し, パターン分類や不連続関数近似でその有効性を確認した。
- 2001-05-18
著者
-
中山 謙二
金沢大学工学部
-
平野 晃宏
金沢大学工学部情報システム工学科
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
香林 誠
金沢大学大学院自然科学研究科
-
香林 誠
金沢大学自然科学研究科電子情報システム専攻
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