| 講演名 | 1994/10/13 自己フィードバックを有する複素バックプロパゲーション 木ノ内 誠, 萩原 将文, |
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| 抄録(和) | 時系列の扱いはニューラルネットワークにおける重要な課題である。本稿ではリカレントネットワークの一種である、自己フィールドバックを有する多層構造ネットワークを複素数値化することを提案する。複素数値化は位相による時間の表現を目的としている。まず、バックプロゲーションを拡張した簡単な学習アルゴリズムを導出する。次に、計算機シミュレーションによって、従来の実数値ネットワークに対して高い学習能力を持つことを確認する。 |
| 抄録(英) | To deal with temporal patterns is very important and difficult problem for applications of neural networks.In this paper,we propose local feedback multilayered networks,a paticular class of reccurent networks,using 'complex neuron'.Complex number can express time by the phase component.We derive simple learning algorithm based on the back-propagation to deal with temporal patterns.It is shown in some computer simulations that the proposed complex networks have better ability than the conventional real networks. |
| キーワード(和) | 時系列 / リカレントネットワーク / 自己フィードバック / 複素数 / バックプロパゲーション |
| キーワード(英) | temporal patterns / recurrent networks / local feedback / complex number / back-propagation |
| 資料番号 | NC94-40 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1994/10/13(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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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） | 自己フィードバックを有する複素バックプロパゲーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Complex Back-Propagation with Local Feedback |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列 / temporal patterns |
| キーワード(2)（和/英） | リカレントネットワーク / recurrent networks |
| キーワード(3)（和/英） | 自己フィードバック / local feedback |
| キーワード(4)（和/英） | 複素数 / complex number |
| キーワード(5)（和/英） | バックプロパゲーション / back-propagation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 木ノ内 誠 / Makoto Kinouchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部電気工学科 Department of Electorical Engineering,Faculty of Science and Technology,Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 萩原 将文 / Masafumi Hagiwara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部電気工学科 Department of Electorical Engineering,Faculty of Science and Technology,Keio University |
| 発表年月日 | 1994/10/13 |
| 資料番号 | NC94-40 |
| 巻番号（vol） | vol.94 |
| 号番号（no） | 272 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |