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アイテム
再帰結合神経回路モデルへのスパース構造導入による学習能力の向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108486
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10848671f8c2b7-61c1-4ac9-810d-6e6d009bf9be
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2011-03-02 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 再帰結合神経回路モデルへのスパース構造導入による学習能力の向上 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
京大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
京大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
理研 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
京大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
京大 | ||||||||||
著者名 |
粟野皓光
× 粟野皓光
× 尾形哲也
× 谷淳× 高橋徹× 奥乃博 |
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 本稿では,再帰結合型神経回路モデルへのスパース結合導入による性能向上を示す.近年,多様な時系列パターンを学習可能な,スパース結合型神経回路が着目を集めている.しかし通常これらのモデルは内部の結合重みが固定されており,学習能力には限界がある.我々は,異なる時定数のニューロン群からなる再帰結合型神経回路モデル,MTRNNの一部結合をスパース化し,全結合を学習可能としたモデルの性能評価を行った.スパース化率の異なるMTRNNに,アルファベット列からなる文章を学習させ,未知文及びノイズ文の認識・生成能力の評価を行った.実験の結果,スパース結合とすることで,全結合の場合よりも性能を向上できることが確認された. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第73回全国大会講演論文集 巻 2011, 号 1, p. 131-132, 発行日 2011-03-02 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |