| 講演名 | 1994/3/15 周期的連続値出力関数を有するニューロンモデルとその応用 瓜田 健司, 吉田 等明, 三浦 守, 千葉 則茂, |
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| 抄録(和) | 著者等は,先にRNSニューロンモデルの欠点を改良したPAN(Periodic Alternate Neuron)モデルを提案した.本稿では,その出力関数を実数へ拡張した実数型PANモデルについて検討する.また,このモデルを用いたネットワークの構成及び学習法について,ソフトウェアシミュレーションを行い,結果的により少ない素子数で効率的な学習を行うネットワークを得ることができた. |
| 抄録(英) | We have been already developed a PAN(Periodic Alternate Neuron) model with a cyclic discrete output function,for improving the function of RNS(Residue Number System)neuron model.This paper discusses a real type PAN model with a cyclic continuous output function.It was clear that a neural network using the real type PAN model has a high performance as compared with the conventional multilayer networks. |
| キーワード(和) | ニューロンモデル / ニューラルネットワーク / 非線形出力関数 |
| キーワード(英) | neuron model / neural networks / non-linear output function |
| 資料番号 | CAS93-122,CS93-196,DSP93-120 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS |
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| 開催期間 | 1994/3/15(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 | Circuits and Systems (CAS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 周期的連続値出力関数を有するニューロンモデルとその応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Periodic Alternate Neuron Model and Its Application to Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューロンモデル / neuron model |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形出力関数 / non-linear output function |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瓜田 健司 / Kenji Urita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報工学科 Department of Computer Science,Faculty of Engineering,Iwate University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 等明 / Hitoaki Yoshida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報工学科 Department of Computer Science,Faculty of Engineering,Iwate University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 三浦 守 / Mamoru Miura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報工学科 Department of Computer Science,Faculty of Engineering,Iwate University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 千葉 則茂 / Norishige Chiba |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報工学科 Department of Computer Science,Faculty of Engineering,Iwate University |
| 発表年月日 | 1994/3/15 |
| 資料番号 | CAS93-122,CS93-196,DSP93-120 |
| 巻番号（vol） | vol.93 |
| 号番号（no） | 510 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |