| 研究課題/領域番号 |
25330294
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
中野 良平 中部大学, 工学部, 教授 (90324467)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 機械学習 / 特異モデル / ニューラルネット / 探索法 / 特異領域 / 複素ニューラルネット |
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| 研究成果の概要 |
実多層パーセプトロンの学習法として、探索空間の特異領域を利用して一連の隠れユニット数の最適解を系統的に求める特異階段追跡法SSFを開発し、解品質の良さと高速性を実験で確認した。また、複素多層パーセプトロンの学習法として、Wirtinger微分を用いつつ、特異領域を利用して一連の隠れユニット数の最適解を系統的に求める複素特異階段追跡法C-SSFを開発し、優秀な適合性能を対数螺旋近似やカオス予測問題で確認した。
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