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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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A Training Algorithm for Multilayer Neural Networks of Hard-Limiting Units with Random Bias 랜덤 바이어스를 갖는 하드 제한 단위의 다층 신경망을 위한 훈련 알고리즘

Hongbing ZHU, Kei EGUCHI, Toru TABATA

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요약 :

기존의 역전파 알고리즘은 출력 기능을 하드 제한하는 단위의 네트워크에 적용할 수 없습니다. 왜냐하면 이러한 기능은 차별화될 수 없기 때문입니다. 본 논문에서는 하드 제한 출력 함수를 갖는 단위의 다층 피드포워드 네트워크를 훈련하는 데 적합한 경사하강법 알고리즘이 제시됩니다. 하드 제한 유닛에 대한 미분 가능한 출력 함수를 얻기 위해, 우리는 그러한 네트워크에서 유닛의 편향이 매끄러운 분포 함수를 갖는 랜덤 변수인 경우 유닛의 출력이 특정 상태에 있을 확률은 다음과 같다는 점을 활용했습니다. 장치 입력의 연속 미분 기능. 세 가지 시뮬레이션 결과가 제시되었으며, 이는 이 알고리즘의 성능이 기존 역전파의 성능과 유사함을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E83-A No.6 pp.1040-1048
발행일
2000/06/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section of Papers Selected from 1999 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC'99))
범주

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