条件つきパックプロパゲーション学習法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1991-07-17
• タイトル: 条件つきパックプロパゲーション学習法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Backpropagation Algorithmn Restricted with some conditions
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日立CE
• 著者所属: 星薬科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi Computer Engineering Co.Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hoshi College of Pharmacy.
• 著者名: 青山, 智夫; 市川, 紘
• 著者名(英): Tomoo, Aoyama; Hiroshi, Ichikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: パーセプトロン型ニューラルネットワークの入出力データ間の変換の偏微分値の求め方を提出する．これにより入出力データ間の相関が定量的に計算出来るようになる．偏微分形を付加条件としてバックプロパゲーション学習に取り入れることにより，ニューラルネットワークのデータ変換作用が学習点だけでなく学習点の近傍まで保証できるようになる．この条件付きパックプロパゲーション学習はニューラルネットワーク内の，ニューロン間結合の局在化および隠れ層のニューロン数の最小化を行なう再構築学習の方程式に変形できることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have investigated the formula for obtaing partial differentials in the transformation of the perceptron-type neural network. This formulation enables one to correlate inputs with outputs quantitatively. If the formulation is included in the back propagation learning-algorithmn, the transform function which is guaranteed at the learning point is expanded to neighboring regions. The new learning algorithmn can be correlated to the reconstruction learning-algorithmn which localizes the interconnections between neurons and minimizes number of neurons in the hidden layer in the parceptron-type neural network.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10463942
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 1991, 号 61(1991-HPC-037), p. 59-66, 発行日 1991-07-17
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会