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目次
序論
ニューロンとニューラルネットワーク
ニューロンとは [
1
,
2
]
ニューラルネットワーク
内部記憶を持つニューラルネットワーク
Elmanのネットワーク
内部記憶を持つニューラルネットワークの構造
学習法
学習法の分類
一般化デルタルール [
3
]
バックプロパゲーション [
3
]
内部記憶を持つニューラルネットワークの学習 [
6
]
遅れ学習法 [
8
]
ルール抽出
ニューラルネットとルール抽出 [
9
]
ルール抽出の必要性 [
9
]
ルール抽出の手法 [
10
]
論理関数の簡単化 [
11
]
1ビットだけ値の異なる二つの2進数の性質
クワイン・マクラスキの方法
ステップ1
ステップ2
ステップ3
ステップ4
ステップ5
ステップ6
ステップ7
ステップ8
実験準備
学習に用いる教師信号
ニューラルネットにおける数値の取扱い
ニューラルネットにおける学習
誤差の求め方
正弦波を予測する手法
学習実験
実験概要
学習中の誤差の変化
予測方法
予測結果
ルール抽出の対象となる学習済みニューラルネットの選択
ルール抽出実験
実験概要
入力層-中間層のルール抽出
入力層-中間層の論理関数による中間層のニューロンの出力の計算
中間層-出力層のルール抽出
中間層-出力層の論理関数による出力層のニューロンの出力の計算
入力層-出力層のルール抽出
入力層-出力層の論理関数による出力層のニューロンの出力の計算
ルール抽出についての考察
結論
参考文献
この文書について ...
Deguchi Lab.