量子化結合非単調ニューラルネットワークにおけるWeight Flip Algorithm
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概要
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学習および想起において、非単調ニューロンを用いるとその性能は大きく向上する。しかし、その理論的解析および能力の評価は十分なされているとは言えない。本稿では3層(入力層・中間層・出力層)の量子化結合非単調ニューラルネットワークという単純なネットワークを考え、その荷重値決定アルゴリズムであるWeight Flip Algorithmを提案し、非単調ニューロンの能力の評価を行った。単調ニューロンにおける荷重値決定アルゴリズムであるMajority Algorithmによると、N-Parity問題および任意のN入力論理関数は、中間ニューロン数N個で解くことができる。それに対し、本稿で提案するWeight Flip Algorithmはこれらの問題を単調ニューロンの場合のおよそ半分である中間ニューロン数N/2個で解くことが可能である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
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