荷重値の更新に閾値を設けたニューラルネットワークの学習性能
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概要
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ニューラルネットワークをハードウェア化し、情報処理に用いるには、収束が早く、収束率の大きい学習則が必要である。特に、トンネルデバイスをシナプス荷重値に用いた場合、デバイス保護の観点からも更新回数を減らす必要がある。本研究は、収束が早く荷重値の更新回数の少ない学習則の構成を目的とし、荷重値の更新に閾値を設け、ニューラルネットワークの学習性能の変化を計算機実験により調べた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
澤田 康次
東北大学電気通信研究所
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
松浦 良行
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験説:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設
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