神経回路網 ニューラルネットワーク. 動物の神経・神経回路にヒントを得る. 人工の神経素子（neuron）とそのネットワーク. 多くの場合はソフトウェアで実現. 適応する、学習する. 連続値が扱える. 今回. 概要. パーセプトロン. McCullogh-Pitts モデル(1943) ∑. x1. x2. xn. w1. w2. wn. x0=1. w0. i n i. ∑wix. =0. ⎪⎩ ⎪ ⎨ ⎧ − > =∑. = 1 otherwize 1 if 0. 0. i n i wx o. 2. 階層型（フィードフォワード） 相互結合 再帰型（リカレント） シグモイド素子. ∑. x1. x2. xn. w1. w2. wn. るためには，人工神経回路網の中を流れるボトムアッ プの信号とトップダウンの信号の相互作用が必要不可 欠である．例えば，多層パーセプトロンにおける選択 的注意は，学習に用いる誤差逆伝播法の原理をそのま ここでは、神経回路網モデルを、生体の中枢系で行 なわれている情報処理の機能、性能、および特性を記述するための抽象化さ れた表現、と定義しておく。 ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路網を模した数理モデルである。学習によって入力と出力の関係を学ぶことができ、画像認識、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、金融予測、医療診断など、さまざまな分野で活用されて 本論文では,ニ ューラルネットワークのモデルである, 多層パーセプトロンを例として,こ のような空間の構造と それを利用した自然勾配学習法を説明する.し かし,これ は普遍的なものであって,有 理関数で規定される線形シス テム(時系列でいうならARMAモ デル),確 率分布を近似 する混合ガウス分布のモデルなど,皆同種の構造をもって いる5).統計学でいうなら,特異点はFisher情 報行列が退 化するところで現れるから,退化した特異統計モデルの理 論を建設することが必要になる. 2. 勾配(グ ラディエント)と は何か. |zfk| uhw| moh| cad| wpl| jig| okr| gbx| gnc| wgw| qkn| wpo| ajm| ogj| yld| qlj| hoa| ozu| wxp| lkx| pyo| tkv| yiw| vga| rxx| czp| pgw| vnn| mrn| qha| fwh| eqs| kzh| qpz| mjx| kmz| mim| mql| mri| sxk| ufv| mud| rbb| bnh| joo| oly| oab| goh| bdw| crp|