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ニューラルネットワークのリンク故障に対する高速な再学習法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/128300
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/128300da6989fb-b467-4c37-85ee-debf1c3d96a1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001334574.pdf (171.8 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1995-09-20 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラルネットワークのリンク故障に対する高速な再学習法 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | High Speed Retraining for Neural Networks with a Faulty Link | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Japan Advanced Institute of Science and Technology | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Japan Advanced Institute of Science and Technology | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | ニューラルネットワークは人間の脳の構造を模倣したシステムである.脳内の個々のニューロンは,現在の計算機デバイスよりもはるかに低速で動作しているにもかかわらず,脳全体としての性能や信頼性は計算機とは比較にならないほど優秀である.人間の脳では毎日多くのニューロンが死滅しているにもかかわらず脳の機能が失われないことから,ニューラルネットワーク自体にフォールトトレランス性が備わっていると考えられる.しかし,VLSI上に実装されたニューラルネットワークでは,リンクやユニットの故障は致命的なものであり,もはや正しい解を提示することができない.このため,故障したニューラルネットワークの再学習法が数多く提案されている.本研究では,一部のリンクやユニットが故障したニューラルネットワークを再度機能させるための部分再学習法を提案する.提案する部分再学習法は,故障したリンクやユニットに関係する部分だけを取り出して,出力として単一のユニットを持つネットワークだけ再学習を行う手法である.このときの初期重みとして,乱数を用いる場合と故障前の重みを用いる場合について比較検討する. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第51回, 号 人工知能と認知科学, p. 47-48, 発行日 1995-09-20 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
