Elman networkにおけるパターン検出器の不応性による学習高速化(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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本報告では,不応性の学習効果を明らかにするため,Chaos neuronで構成したElman network modelにおいて,パターンの順序列をBP法により学習するSimulationを行った.その結果,Integrate & Fire neuronの場合と比べ,学習時間が約1/5に高速化されることが分かった.Chaos neuronの不応性の効果を担う有効な中間素子数と,中間素子の不応期の非同期性の2点の解析結果から,不応性が中間層への効率的なエンコードに寄与することによって,不応性が学習を高速化させることが示唆された.
- 2008-10-16
著者
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荒木 修
京都大学大学院工学研究科
-
荒木 修
東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻
-
荒木 修
東京理科大学 理学部
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荒木 修
北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科
-
長門石 晋
東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻
-
荒木 修
東京理科大学
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