複素バックプロパゲーション学習

情報処理学会 被引用文献19件
  • 新田 徹
    電子技術総合研究所情報アーキテクチャ部計算機構研究室
  • 古谷 立美
    電子技術総合研究所情報アーキテクチャ部計算機構研究室

書誌事項

タイトル別名
  • A Complex Back - Propagation Learning
  • Complex backpropagation learning
  • A Complex back‐propagation learning

この論文をさがす

抄録

ニューラルネットワークの学習方式として提案されたバックプロパゲーション学習の応用が 近年 盛んに行われている応用分野としては パターン認識 人工知能 信号処理等であるが 分野によっては たとえば フーりエ変換などにより その処理過程において複素数が現れることがあるそこで 本稿では 従来のニューラルネットワークの結合の重みと各ノードが持つしきい値を複素数に拡張し 複素パターンに対する自然な学習を可能にするバックプロパゲーション学習アルゴリズムを提案するその学習収束性については 学習識別理論を複素数に拡張することによって保証されるまず 学習速度は従来のBP学習アルゴリズムとほぼ同じであることを実験的に確かめる次に 提案した複素BP学習アルゴリズムには 従来のBP学習アルゴリズムには見られない図形変換能力があることを確認し そのふるまいと複素解析における一致の定理との関係について述べる一般に 実数世界で考えられていた概念などを複素数に拡張した場合 実数世界には存在しない興味深い性質が現れることがよくあるが 複素解析における一致の定理はその典型的な例である

収録刊行物

被引用文献 (19)*注記

もっと見る

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ