3層リカレントニューラルネットワークの汎化能力に関する研究
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概要
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本研究では, フィードバック結合を有する3層ニューラルネットワーク(3層リカレントニューラルネットワーク, 3LRNN)の汎化能力について考察する. 3LRNNとは入力層-中間層間にフィードフォワード結合を持ち, 中間層-出力層間にフィードバックを有する3層のニューラルネットワークである. 3LRNNの汎化能力と同規模の3層フィードフォワードニューラルネットワーク(3LFNN)の汎化能カをシミュレーションにより比較し, 3LRNNが3LFNNと同程度, もしくは, ニューロンの入出力特性によってはそれ以上の汎化能力を持つことを示す. 最後に, バックプロパゲーション法では学習が不可能な, ステップ関数をニューロンの入出力特性として持つ3LRNNの学習を行い, その汎化能カについて調べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-22
著者
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