| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2012-03-14 13:45
波動的なデータを扱う際の複素ニューラルネットワークの汎化特性 ○廣瀬 明・吉田昭太郎(東大) NC2011-135 |
| 抄録 |
(和) |
本論文は、複素および実数フィードフォワード・ニューラルネットワークの汎化特性を、特に扱われる信号のコヒーレンスの変化に対してどのように変わるか実験的に比較し、その結果を考察する。ここでは、フィルタリングなどの関数近似をタスクとする。シミュレーションの結果、振幅-位相型の活性化関数を持つ複素ニューラルネットワークは、良い汎化特性を示すことが示される。また双単変数の実数ニューラルネットワークも比較的良い汎化特性を示す。その他にも、2変数実数ニューラルネットワーク、実部虚部分離型活性化関数による汎化特性も調査した。その結果をもとに、信号の円環性とコヒーレンスが、それぞれのニューラルネットワークの汎化特性にどのように影響を与えるかを考察した。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
複素ニューラルネットワーク / 関数近似 / 汎化 / 教師あり学習 / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-135, pp. 81-86, 2012年3月. |
| 資料番号 |
NC2011-135 |
| 発行日 |
2012-03-07 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2011-135 |