階層型ニューラルネットの2変数関数近似能力の比較  [in Japanese] Empirical Comparison of Feedforward Neural Networks on Two-Variable Function Approximation  [in Japanese]

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Author(s)

    • 野中 和明 NONAKA Kazuaki
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
    • 田中 文英 TANAKA Fumihide
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
    • 森田 昌彦 MORITA Masahiko
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba

Abstract

階層型ニューラルネットは,与えられたサンプルから入出力関係を推定する関数近似器としてよく用いられる.なかでも多層パーセプトロン(MLP)は,理論上任意の連続関数を精度良く表現可能であることが知られているが,実際にサンプルを学習して多変数関数を近似する能力には大きな疑問がある.本研究では,MLP及び同様に万能な関数表現能力をもつ放射状基底関数ネットワーク(RBFN),並列パーセプトロン(PP),選択的不感化ニューラルネット(SDNN)について,関数近似器としての実際的能力の違いを明らかにするために,やや複雑な2変数関数を用いて評価実験を行った.その結果,学習能力や汎化能力を含めた近似能力はSDNNが最も高く,計算コストなど実用性の点でもSDNNが優れていた.また,SDNNの性能の高さには,アナログの入力値を多数の2値素子によって表現するパターンコーディングと,複数のパターン表現を統合する選択的不感化がともに大きく貢献していることが分かった.この結果はSDNNがMLPなどにはない高い有用性をもつことを示しており,これによってニューラルネットの応用範囲が大きく広がる可能性がある.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion)

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 94(12), 2114-2125, 2011-12-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  10

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110008798729
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12099634
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    18804535
  • NDL Article ID
    023354083
  • NDL Call No.
    Z16-779
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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