文献

J-GLOBAL ID：200902151682594837   整理番号：97A0934560

重畳エネルギー関数による多層パーセプトロンの冗長性削減

Removing Redundancy of Multi-Layer Perceptron Using Superposed Energy Function.

著者 (2件)： 高橋隆史 (筑波大 大学院) ,  徳永隆治 (筑波大 電子・情報工学系)
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： J80-D-2  号： 9  ページ： 2532-2540  発行年： 1997年09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： 多層パーセプトロンの学習理論とその応用において,結合や素子の...

シソーラス用語： パーセプトロン ,...
準シソーラス用語： エネルギー関数

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分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (16件)：

• RUMELHART, D. E. Learnjng internal representations by error propagation. Parallel Distributed Processing. 1986, 1
• FUNAHASHI, K. On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. Neural Networks. 1989, 2, 183-192
• HORNIK, K. Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks. 1989, 2, 359-366
• CYBENKO, G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals, and Systems. 1989, 2, 4, 303-314
• ISHIKAWA, M. Structural learning with forgetting. Neural Networks. 1996, 9, 3, 509-521

タイトルに関連する用語 (4件)： 重畳 ,  エネルギー関数 ,  多層パーセプトロン ,  冗長性