講演名 2010-10-29
動的バイナリーニューラルネットワークの学習について
伊藤 良, 斎藤 利通,
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抄録(和) 本論文は、N入力N出力の動的バイナリーニューラルネットワークの研究をしている動的ニューラルネットワークの学習法には遺伝的アルゴリズムを用いている。GAの初期値パラメータを教師信号と一致させることで、中間層ニューロン数と学習回数の抑制できると考える。基本的な数値実験を通じてそのアルゴリズムの効果を確認した。
抄録(英) This paper presents a dynamic binary neural network of N-bit binary sequence. Basically, the network is constructed by feedback of N-bit output to N-bit input. In order to approximate an objective teacher signal of binary sequence, we present a novel learing algorithm based on the genetic algorithm. Using an efficient initial cjromosome and hidden neuron share, we can reduce the number of hidden neurons and computation cost. Performing basic numerical experiment, the algorithm efficiency is confirmed.
キーワード(和) バイナリーニューラルネットワーク / インバータ / 中間層ニューロン / 遺伝的アルゴリズム
キーワード(英) Binary Neural networks (BNN) / Inverter / hydden neuron / Genetic algorithm (GA)
資料番号 NLP2010-94
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2010/10/21(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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 動的バイナリーニューラルネットワークの学習について
サブタイトル(和)
タイトル(英) On learning of dynamic binary neural networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) バイナリーニューラルネットワーク / Binary Neural networks (BNN)
キーワード(2)(和/英) インバータ / Inverter
キーワード(3)(和/英) 中間層ニューロン / hydden neuron
キーワード(4)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / Genetic algorithm (GA)
第 1 著者 氏名(和/英) 伊藤 良 / Ryo ITOH
第 1 著者 所属(和/英) 法政大学工学研究科電気工学専攻
Department of Electrical and Electronics Engineering, Hosei University
第 2 著者 氏名(和/英) 斎藤 利通 / Toshimichi SAITO
第 2 著者 所属(和/英) 法政大学工学研究科電気工学専攻
Department of Electrical and Electronics Engineering, Hosei University
発表年月日 2010-10-29
資料番号 NLP2010-94
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 255
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日