書誌事項
- タイトル別名
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- On Energy Function for Complex-valued Neural Networks
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説明
実数のニューラルネットワークに定義されたエネルギー関数を用いて, ネットワークの定性的振舞いの解析や, その結果を利用した連想記憶の設計や種々の最適化問題への応用が盛んに行われている。近年, 信号処理などの分野で提案されている, 実数のニューラルネットワークを複素領域へと拡張した複素ニューラルネットワークに対しても, 実数と同様にエネルギー関数が提案できれば, 複素ネットワークの応用範囲はさらに広がると期待される。本稿では, 相互結合型の複素ニューラルネットワークに対するエネルギー関数の定義を与え, それが存在するための条件を理論的に明らかにし, 実際に複素ネットワークに対してエネルギー関数を提案する。また, 構成したエネルギー関数により導かれる複素ネットワークの定性的な性質について示し, その結果を利用して連想記憶が設計できることを示す。
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
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電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (673), 121-128, 1999-03-18
一般社団法人電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1570572702515712384
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- NII論文ID
- 110003233466
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- NII書誌ID
- AN10091178
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles