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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Noise-modulated neural networks for selectively functionalizing sub-networks by exploiting stochastic resonance

http://hdl.handle.net/10228/00009140
http://hdl.handle.net/10228/00009140
90e8b535-58d9-48a3-a5e8-eb9459c017ca
名前 / ファイル ライセンス アクション
10364395.pdf 10364395.pdf (1.2 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-03-27
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 Noise-modulated neural networks for selectively functionalizing sub-networks by exploiting stochastic resonance
言語 en
言語
言語 eng
著者 池本, 周平

× 池本, 周平

WEKO 30354
e-Rad_Researcher 00588353
Scopus著者ID 23389263700
九工大研究者情報 100001226

en Ikemoto, Shuhei

ja 池本, 周平

ja-Kana イケモト, シュウヘイ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In the phenomenon of stochastic resonance, adding a certain level of nonzero noise to a nonlinear system reduces information loss. A previous study proposed a neural network consisting of thresholding functions that exploit stochastic resonance at run time and during training, with the aim of smooth mapping and backpropagation. Such a neural network can be rephrased as one that operates only when noise is added, i.e., one that is unable to smoothly map and train when noise is absent. Focusing on both explanations simultaneously, a neural network for which only a sub-network is activated selectively by adding noise locally on that sub-network is proposed in this paper. To this end, a new activation function is introduced. It exploits stochastic resonance and presents null output and derivative when no noise is added. Simple simulations confirm that the proposed neural network with the new activation function allows the sub-network to be functionalized selectively, and interpolations are investigated by imposing varying noise intensity on various regions of the network after sub-networks are trained separately.
言語 en
書誌情報 en : Neurocomputing

巻 448, p. 1-9, 発行日 2021-03-26
出版社
出版者 Elsevier
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.05.125
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 549
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10827402
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0925-2312
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1872-8286
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reseved.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Stochastic resonance
キーワード
主題Scheme Other
主題 Neural network
キーワード
主題Scheme Other
主題 Localized noise
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001226_ja.html
論文ID(連携)
値 10364395
連携ID
値 8839
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Ver.1 2023-05-15 12:34:31.221557
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