ブロック構造ニューラルネットワークのための誤差逆伝播法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-4

グループ名: 【C】平成23年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2011/09/07

タイトル(英語): A Learning Method of Block-Based Neural Networks Using Back Propagation

著者名: 赤堀 悟(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Satoshi Akabori(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ブロック構造ニューラルネットワーク|誤差逆伝播法誤差逆伝播法|Neural Network|Block-Based Neural Network|Back Propagation

要約(日本語): 本稿では，ブロック構造ニューラルネットワーク（BBNN）の学習法として誤差逆伝播法（BP）の応用法を提案する。提案手法では，ブロック構造をフィードフォワード構造に変換しBPを用いて学習する。学習成功率の改善やネットワークの表現能力の向上を目的として，出力ノードの活性化関数をBBNNで一般的な飽和線形関数からニューラルネットワークで一般的なシグモイド関数に変更して，ネットワークの性能を検討する。

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