研究課題
若手研究(B)
新しい最適化手法の基本的なアルゴリズムを提案し,その基礎実験を行った.研究成果は, 4件の研究発表としてまとめられた.特に,相互接続型のニューラルネットワークに適用するための創発的学習アルゴリズムを提案した.このアルゴリズムでは,ノードの評価値・リンクの評価値・ネットワーク構造全体の評価値という3種類の評価値および評価方法を用いている.この結果,ネットワーク構造自体を学習により獲得するという結果を得た.これは,従来の単純なニューラルネットワークの学習手法では不可能な新しい成果である.
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