構造化リカレントニューラルネットによる時系列の記憶と再生
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概要
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本論文では, 非線形ダイナミックスを学習できる局所的な結合をもつ新たなモジュール構造化リカレントニューラルネットワーク (RNN) と, そのネットワークに対する学習アルゴリズム (生成学習法) を提案する. このネットワークはいくつかの振動モジュールから構成され,ダイナミックスの学習と再生を行うのに有効である.振動モジュールは,お互いに全結合されている二つのニューロンによって構成し,各モジュールはそれぞれに適した学習係数を学習アルゴリズムによって与えられている.本ネットワークは,学習の収束した時点でネットワークのサイズが決められるという特徴をもつ.更に,モジュール化によりネットワークのVLSIシステム化が容易になるという性質も同時にもっている.本論文の最後に,いくつかのシミュレーション結果を示し,提案したネットワークがダイナミックスの学習と再生に有効であることを検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-25
著者
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