| 講演名 | 1998/6/25 結合強度が量子化された層状構造ニューラルネットワークの構成 中島 康治, |
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| 抄録(和) | 結合強度が離散化され+1、-1のみの値をとる神経回路において、訓練用入出力関係を与えた時に、結合強度を決定する方法とその回路の能力について議論する。回路の基本的な性質について解析すると共に、この回路構成方法により、任意入力数のN-parity問題を解く層構造回路が、Nが奇数の場合はバイアス入力なしで、偶数の場合はバイアスに相当する1入力の増加で、一層の中間層を持つ構造で構成できることを示す。またparity問題への適用法とは異なるが、この方法に基づいて如何なる論理関数を構成することも可能であることを示す。訓練用入出力関係が少数でも結合強度を構成可能なため、学習による構成と同様な汎化能力も持つと思われる。これに加え瞬時に結合強度を決定できる点が学習と違い、これらの点を考慮した応用へ展開できると期待される。 |
| 抄録(英) | We discuss the performance of the neural networks with quantized interconnections of +1 and -1(Quantized Connection Neural Networks QCNN), and how to choose the connection weights for the networks from the training set of examples.The basic characteristics of the networks and the algorithm to decide the connection weights are presented.The layered QCNN to solve the parity problem with arbitorary number N of inputs is obtained by using the algorithm.The networks which perform any logic functions can be designed on the basis of the algorithm, which is slightly different from the way for solving N-parity problems. |
| キーワード(和) | ニューラルネトワーク / 多層構造 / N-パリティ問題 |
| キーワード(英) | Neural Network / Multi-Layer / N-Parity |
| 資料番号 | NLP98-27(1998-06) |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 1998/6/25(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 結合強度が量子化された層状構造ニューラルネットワークの構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantized Connection Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネトワーク / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 多層構造 / Multi-Layer |
| キーワード(3)（和/英） | N-パリティ問題 / N-Parity |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中島 康治 / Koji Nakajima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所超高密度・高速知能システム実験施設 Laboratory for Electronic Intelligent Systems Research Institute of Electrical Communication Tohoku University |
| 発表年月日 | 1998/6/25 |
| 資料番号 | NLP98-27(1998-06) |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 145 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |