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J-GLOBAL ID：200902108961430612   整理番号：96A0279345

多層パーセプトロンの学習における中間層に付加したノイズの影響とネットワークの構造化

Influence of Noises Added to Hidden Units on Learning of Multi-Layer Perceptrons and Structurization of Networks.

著者 (5件)： 栗田多喜夫 (電総研) ,  麻生英樹 (電総研) ,  梅山伸二 (電総研) ,  赤穂昭太郎 (電総研) ,  細美章隆 (石井工業)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
巻： 79  号： 2  ページ： 257-266  発行年： 1996年02月 
JST資料番号： L0197A  ISSN： 0915-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,多層パーセプトロンの中間層の各ユニットに独立なノ...

シソーラス用語： パーセプトロン ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (32件)：

• RUMELHART, D. E. Learning representations by back-propagating errors. Nature. 1986, 323, 9, 533-536
• RUMELHART, D. E. Learning internal represenations by error propagation. Parallel Distributed Processing vol.1. 1986
• MINSKY, M. Perceptrons. 1969
• CYBENKO, G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals, and Systems. 1989, 2, 4, 303-314
• FAHLMAN, S. E. An empirical study of learning speed in back-propagation networks. Tech. Report CMUCS-88-162. 1988

タイトルに関連する用語 (5件)： 多層パーセプトロン ,  学習 ,  中間層 ,  ノイズ ,  構造化