創発的手法による自由結合ネットワークの学習

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS11074

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2011/09/16

タイトル(英語): TBD

著者名: 橋本 武法(佐賀大学),中山 功一(佐賀大学)

著者名(英語): Hashimoto Takenori(Saga University),Nakayama Koichi(Saga University)

要約(日本語): 本論文では，ノード数やリンクの制約が少ない自由結合型ネットワークの創発的手法による学習について述べる．本手法では，個々のノードとリンクおよびネットワーク集団がそれぞれ個別の評価値を持つ．実験結果から，自由結合ネットワークが創発的手法により正しく学習することが示された．

要約(英語): This paper describes Mutually Connected Neural Network (MCNN)and Emergent Learning Algorithm that is applied for MCNN.MCNN has no restriction on number of nodes in it,and links in MCNN are not restricted by layers.The Emergent Learning Algorithm uses evaluation valueof each node, each link, and whole network.The experimental results show that the MCNN obtainsoptimal logic circuit and memory circuitby Emergent Learning Algorithm.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 928 Kバイト