荷重値の更新に閾値を設けたニューラルネットワークの学習性能とその集積化
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概要
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ニューラルネットワークにおいて、学習の収束が速く、収束率が大きく学習にかかる時間の少ないことはニューラルネットワークを用い情報処理を行ううえで重要である。本研究では学習の収束の速い学習則の構成を目的として、Deterministic Boltzmann Machineの学習則をもとにした、結合荷重値の更新、非更新を閾値を設け判定する学習則の学習性能を計算機実験により調べた。さらに、この学習則を電子回路で実現したニューラルネットワークの集積化を試みた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-06-14
著者
-
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
-
沢田 康次
東北工業大学
-
沢田 康次
東北大学 電気通信研究所
-
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
-
沢田 康次
東北大学電情報科学研究科
-
松浦 良行
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験説:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設
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