内部記憶を持つニューラルネットワークによる時系列情報の取得
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概要
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時系列の学習には一般的にはElmanのネットワークが用いられる.我々はElmanのネットワークにある文脈層にも結合荷重を設け, これによって複雑な時系列を学習することを試みた.これを内部記憶層と呼称する.学習には各層を時間的に展開し, 教師信号の誤差を伝搬することで結合荷重を変化させる.これにより何らかの情報が記憶されることが予測できる.内部記憶層を用いることによって, 少ない教師信号での学習が可能となり, 複雑な時系列も学習することができる.学習後の内部記憶素子の出力した値は, 自己相関関数を求めてみると教師信号のものと似た値を持つようになる.これらのことから内部記憶層が教師信号に沿った情報を取り込んでいるということを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
石井 直宏
愛知工業大学 情報科学部
-
岩佐 要
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
石井 直宏
愛知工業大学
-
石井 直宏
愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科
-
石井 直宏
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
石井 直宏
名古屋工業大学電気情報工学科
-
出口 利憲
岐阜工業高等専門学校電気情報工学科
-
岩佐 要
岐阜工業高等専門学校
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報学システム学科
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