断線に対する耐故障性をニューラルネットワークに与える学習方法
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概要
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本稿では、階層型ニューラルネットワークを利用した、断線に対するフォールトトトレラント回路の効率的な構築法に対して論じる。すでにフォールトトレラントニューラルネットワークの耐故障性に関する研究は行われており、その汎化能力などについても調べられているが、従来のモデルでは故障が起きた場合を想定しての学習を行う必要があった。本稿では、故障保障化学習を提案し、正常時の人出力関係のみを学習するだけで自発的に耐故障性を有する回路ヘ自己組織化するネットワークを構築する。故障保障化学習により得られるネットワークの中間層の内部表現を調査し、ここで提案するフォールトトレラントニューラルネットワークが、従来モデルと同様に、複合的な耐故障化を達成することを示す。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-23
著者
-
西垣 正勝
静岡大学情報学部
-
曽我 正和
静岡大学情報学部
-
曽我 正和
Department Of Computer Science Faculty Ofcomputer Works Mitsubishi Electric Corpora-information &
-
都筑 輝泰
シャープ株式会社ic事業本部
-
都筑 輝泰
静岡大学情報学部情報科学科
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