階層的なフラクタル神経回路の情報処理能力
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
層内でスパースなフラクタル結合を持つ階層型神経回路網の処理能力について研究した.人工的なフラクタルデータと水中ターゲット認識のための音波信号について,提案するネットワークの選別問題解答能力を全結合多層型パーセプトロンおよびランダムスパース結合ネットと比較した.学習方式は全てバックプロパゲイション法を採用した.フラクタルパターンの認識においては,フラクタル結合がランダム結合に比して優れている.又第2の問題に関しては,フラクタル次元が0.75以上でランダ,学習したパターン以外のパターンを認識する汎化能力に優れている可能性がある.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-16
著者
関連論文
- 超伝導シナプス回路とそのA/Dコンバータへの応用
- A-41 人工膜の発振現象とその機構について(A-2. 非線形問題,一般講演)
- ニューラルネットワークによる動的メモリの構成
- 自己相関連想記憶の記憶容量増加に関する研究
- 高機能アナログメモリによる人工神経回路網の集積化と時系列パターンの形成回路の構成
- 連想記憶モデルにおける記憶パターンと記憶容量に関する考察
- 非対称結合神経回路網におけるリミットサイクル
- LPCVD法によるSi_Ge_xエピタキシャル成長におけるPおよびBドーピング
- 高清浄CVD法によるBドープSi_Ge_x薄膜の形成
- ホップフィールドモデルのノイズ安定性
- ゲームにおけるローカルミニマム回避のアルゴリズム
- 未知情報を選別・記憶する連想記憶システムの集積化
- 局所特徴導入による高速学習に関する研究
- 局所特徴導入による高速学習に関する研究
- 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
- カオス振動子を内蔵した神経回路綱の動作機構と性能評価
- 選択Si_Ge_x CVDによる自己整合極浅接合形成と超微細MOSFETの製作
- 階層的なフラクタル神経回路の情報処理能力
- A-Dコンバータを例とした非対称結合神経回路の構成とその集積化
- 自己制限型原子層エッチングのSi面方位依存性
- シリコンの自己制限型原子層エッチング
- ハードウェアニューラルネットワーク用フィードバック付きSDAMの動作解析
- ハードウェアニューラルネットワーク用フィードバック付きSDAMの動作解析
- 結晶とパタ-ン形式
- 神経回路網による最適化問題解法のエネルギー関数と性能に関する研究