多項式時間で学習可能なMin-Maxモジュール型ニューラルネットワークのユニット数の上限について
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概要
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本稿では、線形分離が不可能な問題を多項式時間で学習可能なMin-Maxモジュール型(M^3)ニューラルネットにおいて、そのユニット数の上限を議論する。K個のクラスのあるクラス分け問題が与えられた場合、その問題を最大、[numerical formula]個のニューロン、[numerical formula]個のMINユニット、そして、[numerical formula]個のMAXユニットと([numerical formula])個のINVユニットを用いて構成するM^3ネットワークによって多項式時間で学習することができることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-15
著者
-
市川 道教
理化学研究所脳科学総合研究センターブレインウェイ(脳道)グループ
-
市川 道教
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
呂 宝糧
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
呂 宝糧
理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター
-
市川 道教
理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳創成デバイス研究チーム
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