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タイトル: ニューラルネットワークの耐最悪故障化学習
その他のタイトル: A Learning Algorithm Considering the Tolerances of the Worst-Case Fault of Neural Networks
著者: 西垣, 正勝
都築, 輝泰
曽我, 正和
掲載誌名: 電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理
出版者: 電子情報通信学会
巻: 83
号: 1
開始ページ: 203
終了ページ: 214
出版日付: 2000-01-25
権利: copyright © 2000 IEICE
NDC: 549
抄録: ニューラルネットワークを利用することにより, フォールトトレラント回路を効率良く実現することを目的とする.故障の範囲としては, 中間層-出力層間の単一断線故障を想定する.本論文では, 通常の誤差逆伝搬アルゴリズムを用いて各学習セットに対する最悪故障時の出力を教師信号に一致させることにより耐故障性を獲得する「耐最悪故障化学習」アルゴリズムを提案する.シミュレーションを通じ, 本学習方式の学習効率, 及び, 本学習方式により得られる耐故障ニューラルネットワークの耐故障強度を評価し, 良好な結果を得た.また, 本学習方式がニューラルネットワークの汎化能力をも向上させることについても報告する.
ISSN: 09151915 OPAC
NII論文ID: 110003184456 ciniia
NII書誌ID: AA11341020 OPAC ciniib
バージョン: publisher
出現コレクション:11. 雑誌論文・記事(Journal Article, Article, Preprint)

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Others By: 西垣, 正勝 (ニシガキ, マサカツ) (Nishigaki, Masakatsu) -- 都築, 輝泰 -- 曽我, 正和 (ソガ, マサカズ) (Soga, Masakazu)

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