| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2004-05-18 11:20
バイナリーニューラルネットのあいまいさを許容した学習法
○山道 孝・斎藤利通（法政大） |
| 抄録 |
（和） |
バイナリーニューラルネットワーク(BNN)は簡素な学習によって所望のブール関数を近似できる。本論文では、教師信号と異なる出力をするエラー入力も許容した柔軟な BNN の学習アルゴリズムを提案する。エラーの許容範囲と中間層数等のBNNの特性の関係を基本的な数値実験によって調べる。そして、このエラーの許容により、簡素で効果的なBNNが構成できることを示す。 |
| （英） |
Binary neural network (BNN) can approximate a desired Boolean function by a simple learning algorithm.This paper presents a flexible learning algorithm for the BNNs. The algorithm tolerates error inputs whose outputs differ from teacher signals. Performing basic numerical experiments, we investigate relationship between error tolerance range and BNN characteristics including the number of hidden neurons. We then clarify that the error tolerance enables us to construct simple and effective BNNs. |
| キーワード |
（和） |
バイナリーニューラルネットワーク / 教師あり学習 / あいまいさ / 3層パーセプトロン / / / / |
| （英） |
Binary neural networks / Supervised learning / Fuzziness / Three-layer perceptron / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 50, NLP2004-3, pp. 11-15, 2004年5月. |
| 資料番号 |
NLP2004-3 |
| 発行日 |
2004-05-11 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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