| 研究概要 |
1.学習法ならびに学習速度
(1)リカレント型ニュ-ラルネットワ-クに対して簡易な学習法を提案し、この学習法を用いてAND,OR,XORの基本的論理回路とその一応用としてシフト不変なシャ-プニングフィルタが設計できることを示した。
(2)遺伝的アルゴリズム(以下GAと書く)を用いた一学習法を提案し、代表的な学習アルゴリズムである誤差逆伝播アルゴリズム(以下BP学習法書く)と比較検討した。提案した方法を用いた場合、BP学習法のみを使ったものに比べて1.5〜3倍(BP学習法で初期値の良いものと比べても)高速であることがわかった。
2.ニュ-ラルネットワ-クの応用
(1)並列処理において、各プロセッサに対する動的あるいは静的負荷分散という問題、すなわちスケジュ-リングの問題をHopfieldの神経回路網のエネルギ-最小化原理を用いて解くことができることを示した。
(2)波形分析へのニュ-ラルネットワ-クの利用の可能性を示し、p個の異なる周波数成分を含む高調波信号を分析するには2p個のニュ-ロンが必要であることを明らかにした。
(3)力学的測定量と布の風合い値という人間の感覚値との対応づけが可能となるニュ-ラルネットワ-クを学習によって構成し、その有効性を確かめた。
|
