| 研究概要 |
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。
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