反Hebb学習則を用いたニューラルネットに関する研究

1993 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 05680301
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 松岡 清利 九州工業大学, 工学部, 教授 (90110840)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 徳成 剛 九州工業大学, 工学部, 助手
• Keywords: Hebb学習 / 反Hebb学習 / ニュートラルネット / 学習理論 / 主成分分析 / blind separation

Research Abstract

Hebb学習則および反Hebb学習則に従う線形ニュートラルネットワークに対して,詳しい数学的解析を行った。その結果,同一のモデルのパラメータを少し変えるだけで,ニュートラルネットに3種類のまったく異なった機能(主成分分析,ノイズフィルタ,新寄性フィルタ)を持たせることができることが明らかになった。また計算機シミュレーションを行ない,理論の妥当性を確かめることもできた。
さらに,この研究の過程で,ニュートラルネットにblind separationと呼ばれる機能を持たせることが分かり,この点についても数学的解析を進めた。

Research Products

• [Publications] 松岡清利: "ニュートラルネットの学習と進化" 計測と制御. 32. 843-847 (1993)
• [Publications] K.Matsuoka,M.Kawamoto: "A Self-Organijing Neural Network for Principal Component Analysis,Orthogonal Projection and Novelty Filteling" Proc.World Congress on Neural Networks. 2. 501-504 (1993)
• [Publications] K.Matsuoka,M.Kawamoto: "A Self Organijing Newral Net with Threee Functions Related to Principal Components" Proc.1993 IEEE International Conf.Systems,Man,and Cyberenetics. 2. 607-612 (1993)
• [Publications] K.Matuoka,M.Kawamoto: "A Self-Organijing Naural Net for Principal Component Analysis" 神経回路学会第4回全国大会講演論文集. 111-112 (1993)
• [Publications] 松岡清利・大木勉: "ニューラルネットワークを用いた鋼材ナンバの自動認識" 日本機械学会誌. 96. 843-843 (1993)