著者

青山 智夫 井須 芳美 長嶋 雲兵

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻号頁・発行日

vol.1995, no.118, pp.13-18, 1995-12-11

被引用文献数

1

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階層型ニューラルネットワークと関数の巡回表現を用いて時系列現象の予想を行った.この方法は,離散化した関数を小区間に分解し.その部分断片を組み合わせて外挿時の関数の形を予想する.断片の中に関数の将来の形と同じものが存在すれば精度良く予想できる,同じ断片がない場合,小区間の学習から元関数の近似関数がネットワーク内に構成できれば(この可能性は低くない)精度良く予想できる.Extrapolations for time-dependent phenomena are studied on use of multi-layered-neural-networks and recurrent representations of functions. Adopted theories are based on principles which the function can be constructed of many vectorized-fragments, and the fragments can be related to a set, which is a representation for an extrapolated-part of the function.