複素ニューラルネットワークに対するエネルギー関数について

  • 橋本 直樹
    京都工芸繊維大学 工芸学部 電子情報工学科
  • 黒江 康明
    京都工芸繊維大学 工芸学部 電子情報工学科
  • 森 武宏
    京都工芸繊維大学 工芸学部 電子情報工学科

書誌事項

タイトル別名
  • On Energy Function for Complex-valued Neural Networks

この論文をさがす

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

被引用文献 (4)*注記

もっと見る

参考文献 (11)*注記

もっと見る

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570572702515712384
  • NII論文ID
    110003233466
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

問題の指摘

ページトップへ