WEKO3
アイテム
介在素子を付加した階層型ニューラルネットワーク
http://hdl.handle.net/10228/1572
http://hdl.handle.net/10228/15729f59687b-b607-4796-8d33-d7cbecabb125
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
yokoi_06.pdf (1.2 MB)
|
|
| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-02-24 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 介在素子を付加した階層型ニューラルネットワーク | |||||
| 言語 | ja | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Multilayered Neural Networks with Intermediate Elements | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 著者 |
横井, 博一
× 横井, 博一× 木本, 智幸 |
|||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 階層型ニューラルネットワークは中間層の素子数を増やせば表現能力が向上するが, 学習に誤差逆伝搬学習則を用いる場合, 素子数の増加は必ずしも学習能力の向上にはつながらない.この学習能力に影響を与える要因の一つは, ネットワークの構造である.そこで本論文では, 小脳皮質や大脳皮質のネットワーク構造をヒントに, 従来の階層型ニューラルネットワークの層間に2種類の介在素子, すなわち特徴検出素子とカテゴリ化素子を付加することを提案し, これらの介在素子を付加した階層型ニューラルネットワークの一般的な学習則を導いた.次に, 3層ニューラルネットワークにおいて介在素子を付加しない場合, 特徴検出素子を付加した場合, カテゴリ化素子を付加した場合の3通りについて計算機シミュレーションを行い, それぞれの学習能力を調べた.その結果, 単に中間層の素子数を増やすよりも, 介在素子を付加した方が正確な学習ができ, しかも高い学習能力を得られることが分かった.また, 特徴検出素子よりもカテゴリ化素子を用いた方が少ない素子数で同等の学習能力を得られることが明らかになった. / The present paper newly proposes multilayered neural networks with two kinds of intermediate elements, that is, feature detection element and categorizing element, to substitute the conventional neural networks. Furthermore, computer simulation is performed fot three kinds of three-layered networks. The simulation results show that leaning capability in the case of using intermediate elements is improved compared to the case of increasing the number of the second layer elements of the conventional three-layered networks and that categorizing element is more effective than feature detection element. | |||||
| 書誌情報 |
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 巻 1, 号 1, p. 87-97, 発行日 1999-09-27 |
|||||
| 出版社 | ||||||
| 出版者 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会 | |||||
| NAID | ||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||
| 識別子タイプ | NAID | |||||
| 関連識別子 | 110003930517 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1345-1537 | |||||
| 著作権関連情報 | ||||||
| 権利情報 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会. 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ニューラルネットワーク | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 学習能力 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 介在素子 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 特徴検出素子 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | カテゴリ化素子 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | neural network | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | learning capability | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | intermediate element | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | feature detection element | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | cotegorizing element | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 査読の有無 | ||||||
| 値 | yes | |||||
| 業績ID | ||||||
| 値 | E87770C03BA562FF4925756700275589 | |||||
