非線形問題に対応可能な線形パーセプトロンの集団モデル(セッション3)
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概要
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本研究では複数の線形パーセプトロンから構成されるニューラルネットワークのアンサンブルモデルを提案する。提案するアンサンブルは競合学習を通して自動的に非線形問題のいくつかの線形分離可能な問題に分離し、その部分問題に最も適したアンサンブル要素に訓練データとして与える。これにより、全ての学習空間に対応する必要のある従来の単一なニューラルネットワークに比べ学習の負担を軽減することができ、より高速かつ正確な学習を実現することができる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-20
著者
-
橋本 周司
早稲田大学理工学術院 先進理工学研究科
-
ピトヨ ハルトノ
公立はこだて未来大学メディアアーキテクチャ学科
-
ピトヨ ハルトノ
公立はこだて未来大学
-
橋本 周司
早稲田大学理工学研究科応用物理科
-
橋本 周司
早稲田大学
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