時系列課題学習後のネットワーク構造
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概要
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学習課題の性質によって,学習後のネットワーク構造がどのように変化するかを解析する.シナプス加重の絶対値が大きい結合がニューラルネットワークの挙動において支配的であると仮定し,学習後のネットワークからシナプス加重の絶対値が小さい結合を刈り取った.そうして出来上がったネットワークを解析した結果,与えられた時系列課題の履歴依存性とネットワークの閉路の数に相関があることが明らかとなった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-05-19
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