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J-GLOBAL ID：202202266831388475   整理番号：22A0696753

ロータおよび行列値Hopfieldニューラルネットワークのための雑音ロバスト射影ルール【JST・京大機械翻訳】

Noise-Robust Projection Rule for Rotor and Matrix-Valued Hopfield Neural Networks

著者 (1件)： Kobayashi Masaki (Mathematical Science Center, University of Yamanashi, Kofu, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 33  号： 2  ページ： 567-576  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複素値Hopfieldニューラルネットワーク(CHNN)は回転不変性により弱い雑音耐性を持つ。回転子Hopfieldニューラルネットワーク(RHNN)と行列値Hopfieldニューラルネットワーク(MHNN)のようなCHNNのいくつかの代替案は,回転不変性を解決し,雑音耐性を改善する。しかしながら,投影規則を有するRHNNとMHNNは,自己フィードバックの異なった問題を持っている。自己フィードバックが減少すると,雑音耐性はさらに改善されることが期待される。自己フィードバックの低減のために,雑音ロバスト投影規則を導入する。安定性条件を拡張し,自己フィードバックを拡張安定性条件に基づいて低減した。計算機シミュレーションは,雑音耐性が改善されることを支持した。特に,雑音耐性は訓練パターン数の増加に対してロバストである。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  計算機シミュレーション ,  安定条件 ,  *回転子 ,  回転不変性 ,  雑音安定度 ,  *射影 ,  *ロバスト性 ,  *Hopfield模型

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロータ ,  行列 ,  Hopfieldニューラルネットワーク ,  雑音 ,  ロバスト ,  射影 ,  ルール