重み制限に基づくフォールトトレラントニューラルネットワークの構成法
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概要
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This paper studies on the fault tolerant design of hardware-type neural networks for real time control usage. Alfa-numeric recognition systems are implemented using a 3-layered feed-forward neural network. A fault generation is assumed to occur on a neuron unit rather than an interconnection line. Following results are obtained. 1. About neural networks without fault protection, the false recognition is caused by a single fault. 2. The weight limitation of synapses is effectively employed for the fault tolerance of neural networks. 3. A weight limitation function referred for the symmetrical S function is newly presented. By using the function, the fault tolerant design of neural networks can be easily carried out.
- 八戸工業大学の論文
- 2004-02-27
著者
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