| 講演名 | 1997/10/20 機能分離型ニューラルネットワークの情報処理能力 富田 信, 早川 吉弘, 沢田 康次, |
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| 抄録(和) | 本研究ではニューラルネットワークの分類学習問題に注目し、入力の持つ幾種類かの特徴を別々に学習する分離されたネットワーク構造を提案する。ネットワークを学習サンプルの持つ特徴量ごとに用意してそれらを組み合わせて全体の学習を進めた。計算機実験により、従来の全結合型ネットワークと性能を比較した結果、学習速度と汎化能力について良好な結果が得られた。 |
| 抄録(英) | Focussing on the classification problems by using neural networks, we propose a modular neural network that separates each of the inputs' characteristics. We have examined the ability of the proposed network by computer simulations. And it shows that the proposed network is better than the conventional ones in terms of the learning speed and the generalization abillity. |
| キーワード(和) | 分離型ネットワーク / パターン分類 / 特徴抽出 / バックプロパゲーション |
| キーワード(英) | separate network / pattern classification / characteristic extraction / back propagation |
| 資料番号 | NC97-42 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/10/20(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機能分離型ニューラルネットワークの情報処理能力 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Information Processing Ability of Separate Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分離型ネットワーク / separate network |
| キーワード(2)（和/英） | パターン分類 / pattern classification |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴抽出 / characteristic extraction |
| キーワード(4)（和/英） | バックプロパゲーション / back propagation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 富田 信 / Makoto Tomita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 早川 吉弘 / Yoshihiro Hayakawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 沢田 康次 / Yasuji Sawada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 発表年月日 | 1997/10/20 |
| 資料番号 | NC97-42 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 332 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |