短期記憶を用いた複素ニューラルネットワークの時系列学習
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概要
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時系列の問題を解くための新しいニューラルネットワークとして, 我々が提案したネットワークである短期記憶を用いたニューラルネットワーク(SRNSM)を複素数に拡張した短期記憶を用いた複素ニューラルネットワーク(CRNM)を提案する.複素ニューロンを用いることで実部と虚部の相互作用により, 学習の停滞を防ぐことができる.離散値時系列, ノイズの付加した周期時系列およびカオス時系列の3種類の時系列について, Elmanのネットワーク, 複素リカレントニューラルネットワーク(MNCF)およびSRNSMとの比較実験を行った.その結果CRNMがどの時系列に対しても学習が高速で, 高い収束率, 汎化能力をもつことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-20
著者
-
菊地 進一
慶應義塾大学先端生命科学研究所
-
中西 正和
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
菊地 進一
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
-
嶋 淳一
慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻
-
西田 正洋
慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻
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