3層リカレントニューラルネットワークとその学習アルゴリズム
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概要
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本研究では, フィードバック結合を有する3層ニューラルネットワーク(3層リカレントニューラルネットワーク, 3LRNN)とその学習アルゴリズムを提案する.提案ネットワークの構造は, 入力層-中間層間がフィードフォワード結合であり, 中間層-出力層間にフィードバックを有する3層のニューラルネットワークである.この様なネットワーク構造をすることにより, それぞれの結合荷重の学習アルゴリズムが逆行列の演算を伴わない線形方程式の解法に帰着される.さらに3LRNNは, それ自体が順・逆方向の構造を有するので, 学習に際し, バックプロパゲーション(BP)法のように順・逆双方向伝播のためのネットワークの2重化が必要なくなるという特徴を持つ.いくつかのシミュレーションにより, 3LRNNの有効性を示す.また, BP法で学習した3層フィードフォワードニューラルネットワーク(3LFNN)と比較して, パターン分類の能力が非常に優れていることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-25
著者
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