| 講演名 | 2001/5/18 ゲート素子を内蔵する多入力ニューラルネットワークの構成と学習法 香林 誠, 中山 謙二, 平野 晃宏, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 階層形ニューラルネットワークの主たる機能はパターン写像である。もし, 写像が異なるルールを含む場合は, これを線形な結合荷重と連続な活性化関数を有する一つのネットワークで実現することは難しい。一方, モジューラ形ネットワークは個々の写像ルールに対して, 独立なエキスパートネットワークを必要とし, 回路規模が大きくなる。これらに対して, ゲート素子を内蔵するニューラルネットワーク, 及びゲート素子と結合荷重の同時学習法が提案されている。この方法では, 一つのネットワークで異なる写像ルールを実現することができる。しかし, 従来の方法は単一入力に限られていた. 本稿では, ゲート内蔵形ニューラルネットワークにおいて, 入力が多次元の場合のゲート構成法及び結合荷重とゲート素子の同時学習法を提案する。ゲート関数の初期値決定, 向きの制御, 傾きの制御に関して新しい方法を提案し, パターン分類や不連続関数近似でその有効性を確認した。 |
| 抄録(英) | In this paper, a synthesis and learning method for the neural network with embedded gate units and having multi-dimensional input is proposed. In multi-dimensional input, gate functions are controlled in multi-dimensional space. In this case, the direction of the gate function should be considered. Furthermore, the switching points should be considered on the u_j axis, which is the input potential of the hidden units. The initialization and control methods for gate functions including the direction, the switching point and te inclination, are proposed. The stabilization methods, which were proposed, are modified taking multi-dimensional input into account. The gate functions can be trained together with the connection weights. Discontinuous function approximation is demonstrated to confirm usefulness of the proposed method. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / モジューラネットワーク / ゲート / シグモイド関数 / 学習 / 不連続関数 |
| キーワード(英) | Neural networks / Modular networks / Gates / Sigmoid functions / Learning / Discontinuous functions |
| 資料番号 | NC2001-6 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2001/5/18(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 | ENG |
| タイトル（和） | ゲート素子を内蔵する多入力ニューラルネットワークの構成と学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Synthesis and Learning Method for Multilayer Neural Networks Embedding Gate Elements and with Multidimensional Inputs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | モジューラネットワーク / Modular networks |
| キーワード(3)（和/英） | ゲート / Gates |
| キーワード(4)（和/英） | シグモイド関数 / Sigmoid functions |
| キーワード(5)（和/英） | 学習 / Learning |
| キーワード(6)（和/英） | 不連続関数 / Discontinuous functions |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 香林 誠 / Makoto Kourin |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学自然科学研究科電子情報システム専攻 Division of Electronics and Computer Science, Graduate School of Natural Science and Technology Kanazawa University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中山 謙二 / Kenji Nakayama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学工学部情報システム工学科 Dept. of Information and Systems Eng. Faculty of Eng. Kanazawa University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平野 晃宏 / Akihiro Hirano |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢大学工学部情報システム工学科 Dept. of Information and Systems Eng. Faculty of Eng. Kanazawa University |
| 発表年月日 | 2001/5/18 |
| 資料番号 | NC2001-6 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 94 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |