Hybrid Universal Learning Networks
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概要
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A variety of neuron models combine the neural inputs through their summation and sigmoidal functions.Such structure of neural networks leads to shortcomings such as a large number of neurons in hidden layers and huge training data required. We introduce a kind of multiplication neuron which multiplies their inputs instead of summing to overcome the above problems. A hybrid universal learning network constructed by the combination of multiplication units and summation units is proposed and trained for several well known benchmark problems. Different combinations of the above two are tried. It is clarified that multiplication is an essential computational element in many cases and the combination of the multiplication units with summation units in different layers in the networks improved the performance of the network.
- 2003-03-01
著者
-
HIRASAWA Kotaro
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
-
HU Jinglu
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
-
村田 純一
九州大学大学院 システム情報科学府
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda Univ.
-
Murata Junichi
Department Of Electrical And Electronic Systems Engineering Faculty Of Information Science And Elect
-
Murata Junichi
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
Murata Junichi
Graduate School Of Information Science And Electrical Eng. Kyushu University
-
胡敬 炉
九州大学
-
Hu Jinglu
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda Univ.
-
LI Dazi
Graduate School of Information Science and Electrical Eng. , Kyushu University
-
Li Dazi
Dept.of Electrical And Electronic Systems Eng. Graduate School Of Information Science And Electrical
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Production And System Waseda University
-
村田 純一[他]
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
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