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J-GLOBAL ID：201202205603706232   整理番号：12A0667767

波動的なデータを扱う際の複素ニューラルネットワークの汎化特性

Generalization characteristics of complex-valued neural networks in dealing with wave-related data

著者 (2件)： 廣瀬明 (東大 工) ,  吉田昭太郎 (東大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 483(NC2011 121-190)  ページ： 81-86  発行年： 2012年03月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文は,複素および実数フィードフォワード・ニューラルネットワークの汎化特性を,特に扱われる信号のコヒーレンスの変化に対してどのように変わるか実験的に比較し,その結果を考察する。ここでは,フィルタリングなどの関数近似をタスクとする。シミュレーションの結果,振幅-位相型の活性化関数を持つ複素ニューラルネットワークは,良い汎化特性を示すことが示される。また双単変数の実数ニューラルネットワークも比較的良い汎化特性を示す。その他にも,2変数実数ニューラルネットワーク,実部虚部分離型活性化関数による汎化特性も調査した。その結果をもとに,信号の円環性とコヒーレンスが,それぞれのニューラルネットワークの汎化特性にどのように影響を与えるかを考察した。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *汎化 ,  神経回路網 ,  コヒーレンス ,  性質 ,  評価試験 ,  複素数 ,  波動 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  円環性 ,  実数ニューラルネットワーク ,  複素ニューラルネットワーク

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (32件)：

• HIROSE, A. Complex-Valued Neural Networks. 2012
• HIROSE, A. Ed. Complex-Valued Neural Networks : Advances and Applications. 2012
• 廣瀬明. 複素ニューラルネットワーク. 2005
• MANDIC, D. P. Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters-Noncircularity, Widely Linear and Neural Models. 2009
• NITTA, T. Ed. Complex-Valued Neural Networks : Utilizing High-Dimensional Prarameters. 2009

タイトルに関連する用語 (3件)： 波動 ,  複素ニューラルネットワーク ,  汎化