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アイテム
再帰結合神経回路モデルへのスパース構造導入による学習能力の向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108486
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10848671f8c2b7-61c1-4ac9-810d-6e6d009bf9be
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z73-1Q-4.pdf (179.7 kB)
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-03-02 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 再帰結合神経回路モデルへのスパース構造導入による学習能力の向上 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 京大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 理研 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京大 | ||||||||||
| 著者名 |
粟野皓光
× 粟野皓光
× 尾形哲也
× 谷淳× 高橋徹× 奥乃博 |
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本稿では，再帰結合型神経回路モデルへのスパース結合導入による性能向上を示す．近年，多様な時系列パターンを学習可能な，スパース結合型神経回路が着目を集めている．しかし通常これらのモデルは内部の結合重みが固定されており，学習能力には限界がある．我々は，異なる時定数のニューロン群からなる再帰結合型神経回路モデル，MTRNNの一部結合をスパース化し，全結合を学習可能としたモデルの性能評価を行った．スパース化率の異なるMTRNNに，アルファベット列からなる文章を学習させ，未知文及びノイズ文の認識・生成能力の評価を行った．実験の結果，スパース結合とすることで，全結合の場合よりも性能を向上できることが確認された． | |||||||||
| 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 |
第73回全国大会講演論文集 巻 2011, 号 1, p. 131-132, 発行日 2011-03-02 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
