周期カオスニューロンを用いた誤差逆伝搬法
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概要
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本論文では, 階層形ニューラルネットワークにおいて周期形活性化関数を用いた誤差逆伝搬法を提案し, その学習能力を調べた.具体的な学習問題としてnビットパリティ問題をとり上げ, 3層形のニューラルネットワークを用いて学習を行った.その結果, 単調形活性化関数を用いたニューラルネットモデルに比べて, 学習成功率100%を達成する学習係数の範囲が広がり, また学習速度も改善された.更に, 学習開始時に設定される初期値の影響が弱くなり, パラメータへの依存性も軽減された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-01
著者
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