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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本論文は、複素および実数フィードフォワード・ニューラルネットワークの汎化特性を、特に扱われる信号のコヒーレンスの変化に対してどのように変わるか実験的に比較し、その結果を考察する。ここでは、フィルタリングなどの関数近似をタスクとする。シミュレーションの結果、振幅-位相型の活性化関数を持つ複素ニューラルネットワークは、良い汎化特性を示すことが示される。また双単変数の実数ニューラルネットワークも比較的良い汎化特性を示す。その他にも、2変数実数ニューラルネットワーク、実部虚部分離型活性化関数による汎化特性も調査した。その結果をもとに、信号の円環性とコヒーレンスが、それぞれのニューラルネットワークの汎化特性にどのように影響を与えるかを考察した。
- 2012-03-07
著者
-
廣瀬 明
東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻
-
廣瀬 明
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
-
廣瀬 明
東京大学工学系研究科電気系工学専攻
-
吉田 昭太郎
東京大学工学部電子情報工学科
-
廣瀬 明
東大 大学院工学系研究科
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