LOGic-Oriented Back Propagationアルゴリズム
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概要
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論理指向ニューラルネットワーク(LOGic-Oriented Neural Network:LOGO-NN)は、荷重が整数値で量子化されていることと、ニューロン特性が多しきい値関数で定義され、その出力が整数値で与えられるという特徴により、通常の階層型NNよりも容易なハードウェア化が期待できるネットワークモデルである。ところが、LOGO-NNに対してBack Propagation (BP)法を適用し、正しく学習を行うためには、膨大な数のニューロンと広範な荷重値、さらにモーメント法や適応学習比などの特殊な方法を必要とすることが以前の研究で明らかになった。 そこで、本稿ではLOGOニューロンの導関数を新たに定義することによって、ネットワークの肥大化を防ぎ、学習の簡略化を達成する。提案するアルゴリズムの能力をシミュレーションによって検証し、その有効性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-12-11
著者
-
神尾 武司
広島市立大学
-
森末 道忠
広島市立大学情報科学部情報機械システム工学科
-
神尾 武司
広島市大 情報科学
-
森末 道忠
広島市立大学情報科学部
-
田中 慎一郎
広島市立大学情報科学部情報機械システム工学科
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