波動的なデータを扱う際の複素ニューラルネットワークの汎化特性
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概要
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ニューラルネットワークの最も特徴的で重要な機能の一つは、汎化である。本稿は、複素ニューラルネットワークと実数ニューラルネットワークの汎化特性を比較する。特に、複素ニューラルネットワークが波動的なデータを扱う際の汎化特性が、信号の波動性によってどのように変化するか調査する。複素および倍次元の実数ニューラルネットワークとしてフィードフォワード型層状ニューラルネットワークを取り上げる。簡潔な例として、それらが時間信号に対して関数近似あるいはフィルタ的な動作をするときの汎化特性を調べる。計算機実験の結果、複素ニューラルネットワークは倍次元実数ニューラルネットワークに比べて、その汎化特性が良好であり、特に信号の波動性が高い場合にその差が顕著であることが確認される。
- 2011-02-28
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