多値ニューラルネットの学習とその応用
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概要
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A learning procedure for a three layer neural network with a single linear neuron as its output layer is proposed. The network takes (k+1) different stable values, where k is the number of neurons in hidden layer each of which has any non-linear characteristic. The proposed learning procedure consists of two parts, Phase I and Phase II. The former is one for the learning between the hidden and output layers, and the latter is one between the input and the hidden layers. The network is applied to classification of numerals, which shows the effectiveness of the proposed learning procedure.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1991-01-24
著者
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