パルスニューラルネットワークのための競合学習手法  [in Japanese] A Competition Learning Rule for the Pulsed Neuron Model  [in Japanese]

    • 岩田 彰 IWATA Akira
    • 名古屋工業大学 電気情報工学科 Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology

Abstract

我々はパルスニューロンモデルを用いた汎用的な時系列情報処理ニューラルネットワークの構築を目的に研究を行っている。従来のマカロックピッツタイプのニューロンモデルを用いたニューラルネットワークの応用例として競合学習を原理としたベクトル量子化ネットワークおよびSOMネットワークが広く用いられているが、このモデルは静的なベクトル演算を基本としているため、音のような時系列情報を扱うのには不向きである。そこで、本稿では時系列信号に適した競合学習を実現するべく、パルスニューロンモデルをもちいたニューラルネットワークによる競合学習手法を提案し、学習実験によりその有効性を検証する。

We have constructed a neural network model for the temporal information process based on the pulsed neuron model. In this article, we focus on the competition learning and the dicision algorithm of "winner" neuron for the temporal signals, and propose an competition learning rule in which the "winner" neuron dicided by adapting the neurons' threshold.

Journal

IEICE technical report. Neurocomputing   [List of Volumes]

IEICE technical report. Neurocomputing 101(737), 113-120, 2002-03-13  [Table of Contents]

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  8

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Cited by:  3

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Codes

  • NII Article ID (NAID) :
    110003234321
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID) :
    AN10091178
  • Text Lang :
    JPN
  • Article Type :
    Journal Article
  • ISSN :
    09135685
  • NDL Article ID :
    6142202
  • NDL Source Classification :
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No. :
    Z16-940
  • Databases :
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 

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