特定の結合を持つディジタル・ニューラルネットワークの予測学習能力

概要

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一定の幾何学的配置に従って遅延素子を結合させたFIRフィルタから成る階層型ディジタル・ニューラルネットワークにおいて、一つの正弦波(周波数fo)を用いて、1(あるいは3,5)時刻先の予測学習をGAにより行った。十分学習したネットワークにおいて、fo以下の周波数成分からなる任意の波形を用い予測能力をテストすると、一定の予測率以上で(1時刻先で99.1%)予測可能であることが分かった。一つの正弦波を用いてこれを学習したのみであるに拘わらず、任意の波形に対して予測可能となる原因を調べるため、fo以下の各周波数の正弦波を用いて予測能力を、0からfoの全ての周波数範囲で調べた結果、良い予測能力を示すことが分かった。この結果から考えて、任意の入力波形の周波数成分はこのネットワーク上に分布し、これらの周波数成分をネットワークが認識し、これらについて予測し、これらを加算して予測出力を得ていると考えられる。次に一つの正弦波を用い一定時刻先の微分値を学習し、任意の波形の微分予測の可能性について調べた。その結果、一定の周波数以下において全ての正弦波について良好な微分予測をなすことが分かった。
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-03-11