パターン認識用三層ニューラルネットの不等式の求解による高速学習方程式 Fast Training of Three-Layered Neural Network Classifiers by Solving Inequalities

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抄録

In this paper we discuss training of three-layered neural network classifiers by solving inequalities. Namely, first we represent each class by the center of the training data belonging to the class, and determine the set of hyperplanes that separate each class (i.e., each center) into a single region. Then according to whether the center is on the positive or negative side of the hyperplane, we determine the target values of each class for the hidden neurons (i.e., hyperplanes). Since the convergence condition of the neural network classifier is now represented by the two sets of inequalities, we solve the sets successively by the Ho-Kashyap algorithm. We demonstrate the advantage of our method over the backpropagation algorithm using several benchmark data sets.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 13(6), 276-283, 2000-06-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  11件

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被引用文献:  4件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10004473143
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    5370188
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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