講演名 | 2008-10-23 Elman networkにおけるパターン検出器の不応性による学習高速化(BCI/BMIとその周辺,一般) 長門石 晋, 荒木 修, |
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抄録(和) | 本報告では,不応性の学習効果を明らかにするため,Chaos neuronで構成したElman network modelにおいて,パターンの順序列をBP法により学習するSimulationを行った.その結果,Integrate & Fire neuronの場合と比べ,学習時間が約1/5に高速化されることが分かった.Chaos neuronの不応性の効果を担う有効な中間素子数と,中間素子の不応期の非同期性の2点の解析結果から,不応性が中間層への効率的なエンコードに寄与することによって,不応性が学習を高速化させることが示唆された. |
抄録(英) | The primary purpose of this study is to reveal the effects of refractoriness on learning. More specifically, we simulated that Elman network which consists of chaos neurons learns a pattern sequence using the back-propagation algorithm. The learning time was reduced by the refractoriness to 1/5. In this report, we analyzed the required number of hidden neurons and asynchronous activities of hidden neuron's refractoriness. The results suggest that the refractoriness contributes to efficient encoding of hidden layer. In addition, we improve the understanding of the mechanism that refractory effect accelerates the learning. |
キーワード(和) | エルマンネットワーク / 学習則 / 不応性 / カオスニューロン / バックプロパゲーション |
キーワード(英) | Elman network / learning algorithm / refractoriness / chaos neuron / back-propagation |
資料番号 | NC2008-38 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 2008/10/16(から1日開催) |
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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) | Elman networkにおけるパターン検出器の不応性による学習高速化(BCI/BMIとその周辺,一般) |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Effects of Refractoriness of Chaotic Neurodynamics on Acceleration of Learning of A Pattern Sequence Detector in the Elman network |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | エルマンネットワーク / Elman network |
キーワード(2)(和/英) | 学習則 / learning algorithm |
キーワード(3)(和/英) | 不応性 / refractoriness |
キーワード(4)(和/英) | カオスニューロン / chaos neuron |
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) | 長門石 晋 / Susumu NAGATOISHI |
第 1 著者 所属(和/英) | 東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻 Institute of Pure and Applied Physics, Graduate School of Science, Tokyo University of Science |
第 2 著者 氏名(和/英) | 荒木 修 / Osamu ARAKI |
第 2 著者 所属(和/英) | 東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻 Institute of Pure and Applied Physics, Graduate School of Science, Tokyo University of Science |
発表年月日 | 2008-10-23 |
資料番号 | NC2008-38 |
巻番号(vol) | vol.108 |
号番号(no) | 264 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |