実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
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概要
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本論文では,実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワーク(BNN)の学習アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは,中間層ニューロンのパラメータを実数ベクトルによる個体で表現する.従来手法に比べ,提案手法は中間層ニューロン数の減少させ,高い汎化性能を持つ.提案手法の有効性を確認するために数値実験を行い,結果を考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-19
著者
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