氏名: 関 雅夫 (089433416)
論文題目: 回帰型神経回路網による時系列パターン記憶と自己想起
論文概要
本研究では,ニューラルネットワークによって英単語のような離散的時系列パターンを
記憶,想起させる際に,回路構成の違いによって学習効率にどのような差が出るかを
検討した.
時系列パターンの学習には,1時点前の想起結果(出力)を入力信号として
回帰入力するのが最も簡単な方法で,この際に強力な学習則として知られる
誤差逆伝播学習則(BP)が用いられることが多い.
今回の研究では,BP学習則を用いた出力回帰型のニューラルネットワークを
対象として,回帰入力方法に着目した.
回帰入力のコード表現や入力信号との相対的な影響度,時間の経過に伴う
重み変化の割合などを変更した場合の回路の動作と学習効率について述べる.
学習対象はアルファベットの記号列として,各アルファベットの
特徴空間での重なりが少なくなるように,冗長ビットを付加して
1文字あたり10ビットに符号化している.
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