モデレーショニズムに基づく振幅信号の学習
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概要
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ニューラルネットの学習則として、より環境との相互作用を重視したフイードバック学習に基づいたモデレーショニズムが提案されている。これは「生体は適当なレベルの入出力信号を好みそのレベルに近い入出力関係を築くように学習する」といった仮説である。これをリカレントネットワークにおける信号振幅の学習に適用する際、自己結合などのフイードバック付きニューロンがどのような効果があるかを検討し、より適度な入出力関係を築く効果があることを示す。また、自励発振しうる回路に外界からの入力が注入された場合にどのように学習を進めるかを考察し、同期現象などについて述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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