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  1. B. 理工学域; 数物科学類・物質化学類・機械工学類・フロンティア工学類・電子情報通信学類・地球社会基盤学類・生命理工学類
  2. b 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1.査読済論文(工)

A training data selection in on-line training for multilayer neural networks

http://hdl.handle.net/2297/6887
http://hdl.handle.net/2297/6887
f9f98107-5eee-44c0-ace7-004d1d230f08
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-NAKAYAMA-K-2247.pdf TE-PR-NAKAYAMA-K-2247.pdf (294.8 kB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル A training data selection in on-line training for multilayer neural networks
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者 Hara, Kazuyuki

× Hara, Kazuyuki

WEKO 10603

Hara, Kazuyuki

Search repository
Nakayama, Kenji

× Nakayama, Kenji

WEKO 353
e-Rad 00207945
研究者番号 00207945

Nakayama, Kenji

Search repository
提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学大学院自然科学研究科情報システム
書誌情報 IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings

巻 34, p. 2247-2252, 発行日 1998-05-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1098-7576
出版者
出版者 Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, a training data selection method for multilayer neural networks (MLNNs) in on-line training is proposed. Purpose of the reduction in training data is reducing the computation complexity of the training and saving the memory to store the data without losing generalization performance. This method uses a pairing method, which selects the nearest neighbor data by finding the nearest data in the different classes. The network is trained by the selected data. Since the selected data located along data class boundary, the trained network can guarantee generalization performance. Efficiency of this method for the on-line training is evaluated by computer simulation.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-28 02:19:24.253994
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