A New Energy Function for Fault Tolerant Neural Networks
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概要
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Feedforward neural networks (NNs), trained with the backpropagation algorithm have been applied successfully in variety of diverse areas such as speech recognition, control, and medical analysis. Recently extensive research has proved that NNs are not intrinsically fault tolerant, and the fault tolerance has to be enhanced by adequate scheme. In an attempt to improve the fault tolerance ability of NNs, one can create different architecture by duplicating the hidden units as in [2], or training with noisy input data [3] or coercing the weights to have a low magnitudes as proposed in [4]. In this paper a new energy function is proposed. This energy function is minimized in the same way as in the conventional backpropagation algorithm.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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