ノイズを付加したランプ関数ニューロンを用いたパルスニューラルネットワーク
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概要
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本論文では,ハードウェア実装に適している,ノイズを付加したランプ関数ニューロンを提案し,シミュレーションによる動作の確認を行っている.また,提案するニューロンを用いた学習機能付きニューラルネットワークの学習特性をシミュレーションにより調べている.ランプ関数ニューロンの入力にノイズを付加することで,微分可能な活性化関数を得ることができる.これにより,学習能力が向上する.また,学習回路ではバックプロパゲーションアルゴリズムを用いるが,従来の学習回路で使われる重みの更新回路を改良し,学習能力の向上を図っている.多層ニューラルネットワークで排他的論理和の学習と2次元領域分割問題の学習のシミュレーションを行い,提案するニューロンと学習回路による学習特性の向上を示す.
- 2002-11-06
著者
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