ショートカット結合をもつニューラルネットワークモデルの学習能力について(研究速報)
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概要
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ショートカット結合をもつ3層ニューラルネットワークモデルについて,コンピュータシミュレーションを行い,その学習能力を検証する.クラス分け問題については,ショートカット結合をもたないモデルと比較して,入力値が離散値の場合,隠れ層の素子数がほぼ1/2で実現される.アナログ値の場合でも少ない素子数で実現されることが実証される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-01
著者
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松本 直也
横浜国立大学 大学院 工学府/工学研究院
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松本 直也
JA北海道厚生連網走厚生病院小児科
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水野 尚
東北工業大学情報通信工学科
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松本 直也
(株)日立情報システムズ
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楊 棟林
東北工業大学大学院工学研究科
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