RNNの情報処理機構解析による信頼性向上
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概要
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リカレントニューラルネットワーク(RNN)の応用研究が進み、プラント制御や系統解析など様々な分野で様々な研究成果が報告されている。これらの中には、実用可能なレベルの能力を示しているものが多数存在しているが実際に工業的に応用される例はほとんど皆無である。この原因として、RNNの動作原理は理論的裏付けの乏しいイージーテクノロジーであるという批判が存在していることが挙げられる。そこで本研究では結合係数最小化アルゴリズムを提案し、これを用いて不要結合係数を消去したRNNに対して4則演算、微積について検討し、これらの組み合わせとしてネットワークの定式化を行うことを目的とする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
-
田口 亮
武蔵工業大学工学部生体医工学科
-
曽禰 元隆
武蔵工業大学
-
和田 義毅
武蔵工大
-
曽祢 元隆
武蔵工業大学
-
和田 義毅
武蔵工業大学 電気電子工学科
-
田口 亮
武蔵工業大学 工学部 生体医工学科
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