講演名 1999/3/18
時系列学習で作られる内部表現と出力素子数の関係
相馬 洋之, 早川 吉弘, 沢田 康次,
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抄録(和) 本研究では、TDNNを用いた時系列予測の問題において、学習により獲得される時系列の内部表現の性質を調べる数値実験を行った。この問題において、出力素子数によりネットワークの構造を変え、その影響による内部表現の違いを調べた結果、出力素子数を多くした方が、獲得される内部表現の空間構造が初期条件によらずに相対的に等しくなり、そして入力時系列を表現するのに使用される内部表現の領域が大きくなる傾向となった。また時系列を断片的に学習させた後のネットワークに、時間的にパラメータが連続的に変化する未学習の時系列を入力した時にも、正しく予測出来る結果を得た。
抄録(英) In this paper we investigated properties of internal representation made from time-series prediction by changing the structure of TDNN (Time-delay Neural Network). As the result, the internal representation acquired by using the networks of larger output units showed two tendency. One is that its space structure is relatively equal in spite of initial synapse weight . The other is that its domain used to represent time-series is large. And we obtained the result that TDNN could correctly predict next time-series of its parameter be continuously changing at all times, though we learned the network with only fragmented parameter region.
キーワード(和) 内部表現 / 時系列 / TDNN / 予測
キーワード(英) Internal representaion / time-series / TDNN / prediction
資料番号 NC98-103
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/3/18(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 時系列学習で作られる内部表現と出力素子数の関係
サブタイトル(和)
タイトル(英) The Relationship between Internal Representation made from Time-Series Learning and The Number of Output Units
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 内部表現 / Internal representaion
キーワード(2)(和/英) 時系列 / time-series
キーワード(3)(和/英) TDNN / TDNN
キーワード(4)(和/英) 予測 / prediction
第 1 著者 氏名(和/英) 相馬 洋之 / Hiroyuki Souma
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 Univ.
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 Univ.
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 Univ.
発表年月日 1999/3/18
資料番号 NC98-103
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 673
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日