Inverse Delayedモデルを用いたバックプロパゲーション
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概要
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本研究で採用しているニューロンモデル,Inverse Delayed(ID)モデルを用いると,ダイナミクスに負性抵抗効果が得らたり,自然に双安定状態を導入でき,それらの効果によるネットワーク動作への影響に興味が持たれる.本報告では,このIDニューロンにより構成されたネットワークの学習に関して検討する.そこで,ニューラルネットワークの学習の方式として広く知られているバックプロパゲーションヘの適用を行い,次に,上述したIDニューロンの特微か,入出力動作・学習ダイナミクスに対してどのような影響を与えるかについて議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-14
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
福原 淳
東北大学電気通信研究所 ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
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