| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-16 10:30
ディジタルMLPによるCAルールの学習について
○阿部 享・斎藤利通（法政大） |
| 抄録 |
（和） |
本論文は、マルチレイヤーパーセプトロンを簡単化したバイナリーニューラルネットワーク(BNNs)について研究している。
BNNは2値の結合パラメータを持ち、要求された十分な数の中間層ニューロンが与えられたら所望のブール関数を実現可能である。
応用として、我々はバイナリーセルラーオートマトン(BCAs)のルール表にBNNを用いた。
我々の初歩的な学習アルゴリズムは乱数に基づき2値の結合パラメータを見つけるものである。
基本的な数値実験において、我々は中間層ニューロン数に対するBCAの近似能力(復元率)の調査と学習アルゴリズムの有効性の確認を行った。 |
| （英） |
This paper studies learning of Binary Neural Networks (BNNs) that is a simplified version of Multi-Layer-Perceptrons.
The BNN has binary connection parameters and can realize a desired Boolean function provided a sufficient number of hidden neurons are given.
As an application, we use rules of Binary Cellular Automata(BCAs) as teacher signals.
Our elemental learning algorithm is based on random search of the binary parameters.
In basic neumerical experiments, we have investigated approximation property for the number of hidden neurons and have confirmed efficiency of the algorithm. |
| キーワード |
（和） |
バイナリーニューラルネットワーク / バイナリーセルラーオートマトン / 中間層ニューロン / 教師あり学習 / / / / |
| （英） |
Binary Neural Networks / Binary Cellular Automaton / hidden neurons / supervised learning / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 590, NC2006-202, pp. 85-89, 2007年3月. |
| 資料番号 |
NC2006-202 |
| 発行日 |
2007-03-09 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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