| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2007-07-02 |
| タイトル |
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タイトル |
階層型ニューラルネットワークの構成と耐故障性の関係 |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Fault tolerance |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Neural networks |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Back Propagation algorithm |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| 著者 |
高瀬, 治彦
井上, 智紀
林, 照峯
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
We propose a new learning algorithm to enhance fault tolerance of multi-layer neural networks (MLN). This method is based on the idea that strong weights make MLN sensitive to faults. The purpose of new learning algorithm is to remove obstructions of fault tolerance from MLNs. We discuss about obstructions (strong connection and bias of each unit). As a result, we proposed new learning algorithm which is restricting the absolute value of weight and constructing MLNs without bias. We apply this algorithm to pattern recognition problems. It is shown that the fault tolerance of MLNs is improved. |
| 書誌情報 |
Research reports of the Faculty of Engineering, Mie University
巻 25,
p. 55-61,
発行日 2000-12-27
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
0385-6208 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA00816341 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| その他のタイトル |
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言語 |
en |
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値 |
Structure of Multi-layer Neural Networks for fault tolerance |
| 出版者 |
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出版者 |
Faculty of Engineering, Mie University |
| 資源タイプ（三重大） |
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値 |
Departmental Bulletin Paper / 紀要論文 |
AA008163410250007.PDF (490.4 kB)
