複素ニューラルネットワークモデルによる文脈依存シンボル列の学習(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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本報告では,複素数値化されたニューラルネットワークモデルを用いた,文脈依存型シンボル列の学習について述べる.文脈依存型シンボル列を従来の代表的なニューラルネットワークモデルであるElmanネットワークに学習させようとすると,特に同一のシンボルが連続して入力される場合や同一シンボル群が含まれる系列に対して局所解に陥りやすく,学習が失敗しやすい傾向がある.そこでElmanネットワークを複素ニューロンで構成し,シンボル列の持つ文脈情報を逐次的に確保しながら学習を行う方法を提案し,このネットワークの学習性能を評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-10-16
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