{"product_id":"ieej-ct11ps04004","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003ePS4-4\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/09\/07\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Learning Method of Block-Based Neural Networks Using Back Propagation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSatoshi Akabori(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,710 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46406484558063,"sku":"IEEJ-CT11PS04004-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bc070ebd-db61-416d-817f-097390cead3c.png?v=1745140135","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct11ps04004","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}