周期的な入出力特性を持つニューロンモデル

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概要

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周期関数型の入出力特性を持つニューロンモデルを提案する。単純パーセプトロンでは線形分離不可能な分類問題を解くことができない。本研究では、周期関数型のニューロンモデルがパーセプトロンの多層化と同等の効果を表わすことを示し、本モデルによる単純パーセプトロンが線形分離不可能な問題を解き得る能力を持つことを述べる。本モデルを用いた場合の学習則を定式化し、実際に具体的な問題に対してパーセプトロンの学習を行う。本モデルにより単純パーセプトロンが、2入力1出力の組合せ論理回路の全てを学習することが可能となること、異種の演算を学習しこれを切り換えて使う能力を得ることを明らかにする。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-09-24

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