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J-GLOBAL ID：201702274361976319   整理番号：17A0368914

複素数値RBF(動径基底関数)神経回路網への応用を含む改良された最大拡散アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved maximum spread algorithm with application to complex-valued RBF neural networks

著者 (4件)： Liu Yuanshan (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215006, PR China) ,  Huang He (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215006, PR China) ,  Huang Tingwen (Texas A & M University at Qatar, Doha 5825, Qatar) ,  Qian Xusheng (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215006, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 261-267  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 訓練における重要なステップの一つは,複素数値動径基底関数ニューラルネットワークは,隠れ層のニューロンの中心と幅を効率的に決定することであることが知られている。本論文では,改良された最大広がりアルゴリズムはこの問題を解決するために提案した。その基本的な考え方は,中心の選択は,異なるクラスのサンプル間の距離に依存するだけでなく,同じクラス内のサンプル間の平均距離に大きく影響されることである。中心を決定する際に外部と内部距離の間の関係を考慮した。このアルゴリズムの性能を,いくつかのデータセットで試験した。はるかに優れた性能をいくつかの既存のものよりも開発したアルゴリズムによって達成することができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *動径基底関数 ,  *神経回路網 ,  ニューロン ,  *アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *複素数
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複素数値RBF(動径基底関数)ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  内距離 ,  分類

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 数値 ,  RbF ,  動径基底関数 ,  神経回路網 ,  応用 ,  拡散 ,  アルゴリズム