ショートカット結合をもつニューラルネットワークモデルの学習能力について

楊 棟林  松本 直也  水野 尚  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J90-D   No.7   pp.1836-1839
発行日: 2007/07/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: レター
専門分野: 
キーワード: 
ショートカット結合をもつニューラルネットワークモデル,  BP学習法,  クラス分け問題,  

本文: PDF(216KB)>>
論文を購入




あらまし: 
ショートカット結合をもつ3層ニューラルネットワークモデルについて,コンピュータシミュレーションを行い,その学習能力を検証する.クラス分け問題については,ショートカット結合をもたないモデルと比較して,入力値が離散値の場合,隠れ層の素子数がほぼ1/2で実現される.アナログ値の場合でも少ない素子数で実現されることが実証される.