三角多項式ニューロユニットを用いたニューラルネットワークの提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-030

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Proposal of a neural network using Trigonometric Polynomial Neuro Unit

著者名: 吉村 宏紀(鳥取大学),池田 明日美(鳥取大学),松村 寿枝(奈良高専),清水 忠昭(鳥取大学)

著者名(英語): Hiroki Yoshimura(Tottori University),Asumi Ikeda(Tottori University),Toshie Matumura(Nara National college of Technology),Tadaaki Shimizu(Tottori University)

キーワード: ニューラルネットワーク|三角多項式|関数近似

要約(日本語): 3層階層型ニューラルネットワーク（以下，NN）は，中間層ユニットの数が十分あれば，任意の非線形関数を学習できる．しかし，現実の問題にNNを適用する場合，最小規模，つまり中間層ユニットの数をできるだけ少なくした構成にすることが望ましい．本稿では， ニューロユニットの出力関数に三角多項式を利用した三角多項式ニューロユニット（以下，TPUnit：Trigonometric Polynomial Unit）を提案する．計算機実験により，TPUnitを用いた階層型NNが，従来のシグモイド関数を用いたNNよりも少ない中間層ユニット数で学習可能なことを明らかにした．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 576 Kバイト