正則写像を近似する複素ニューラルネットの有限学習データと最小構造
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概要
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従来の階層ニューラルネットは,実空間の連続写像を近似する能力をもつことが理論的に知られているが,日常現実的な連続写像は,連続性よりも更に強い条件を満たす複素空間の正則写像(対象の平行移動,回転,相似変換等)となっている場合が多い.本論文では,最も簡単な確定型の3階層複素ニューラルネットを定議し,その複素ニューラルネットが,与えられた正則写像を,有限個の学習データから,与えられた精度で近似できることを,正則写像を近似する有限学習データと複素ニューラルネットの最小構造(中間層の最小ユニット数としきい値および中間層と出力層のシナプス荷重)を理論的に構成することにより,証明する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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