著者

高木 秀彦 水野 政司 郷原 一寿

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.77, no.2, pp.422-430, 1994-02-25

被引用文献数

11

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リカレントニューラルネットワークに複数の時系列入出力パターンが連続的に提示される場合に適用可能な,時間前向き計算による教師あり学習法を提案し,計算機実験によってその有効性を示す.更に,学習過程および学習結果の解析を行い,提案する学習法により所望の時系列入出力パターンの変換を満たすアトラクタが状態空間に形成されることを示す.そして,リカレントニューラルネットワークにより時系列パターンの変換を行うためには,時系列入出力パターンに対応したアトラクタを考慮することが重要であることを指摘する.