多層パーセプトロンとスパース結合ニューラルネットワークによる連想メモリのためのノイズ付加学習法
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概要
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多層パーセプトロン(Multilayer Perceptrons:MLPs)とスパース結合ニューラルネットワーク(Sparsely Interconnected Neural Networks:SINNs)を組み合わせた連想記憶MLP-SINNは、低いハードウェアコストで実現される高性能な連想記憶システムである。しかし、従来法ではMLPとSINNが別々に合成されるため、両者の能力は十分に活かされていない。そこで本稿では、MLP-SINNの性能を向上させるために、SINNの連想能力を考慮したMLPのためのノイズ付加学習法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-18
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
-
摩郡 雄介
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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