ARLNN : 自己回帰モデルをリンクに持つ多層ニューラルネットワーク

• 関口 昌志

  東邦大学

• 古谷 立美

  東邦大学

• 佐竹 隆顕

  筑波大学

• 田中 敏雄

  電子技術総合研究所

• 樋口 哲也

  電子技術総合研究所

書誌事項

タイトル別名

• ARLNN : Layerd Neural Network with Autoregressive Links

抄録

リンクに自己回帰(AR)モデルを持つ多層ニューラルネット(ARLNN)を提案する。ARモデルは通常の重みと直列に接続される。ARモデルは遅延付きフィードバックループを構成するため過去の情報を記憶し、時系列情報処理が可能になる。ARモデルを持ったリンクはARモデルがディジタルフィルタであると考えると周波数特性を持つリンクであると考えることもできる。バックプロパゲーションを基本とするARLNNのための学習アルゴリズムを示す。ARLNNの特徴をよく表す3つの時系列情報処理(成長予測、本の書き順、フリップフロップ)のシミュレーション結果を示す。これらの結果から、入力層と中間層にあるARモデルが時系列処理に重要な働きをしていることが分かる。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 95 (389), 1-8, 1995-11-24

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 多層ニューラルネット
• 自己回帰モデル
• バックプロパゲーション

詳細情報

• CRID: 1573387452283229056
• NII論文ID: 110003233007
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles