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タイトル: Learning Initialized by Topologically Correct Map
著者: Hartono, Pitoyo
Trappenberg, Thomas
アブストラクト: In this research, we proposed a model of hierarchical three-layered perceptron, in which the middle layer contains a two dimensional map where the topological relationship of the high dimensional input data (external world) are internally representated. The proposed model executes a two-phase learning algorithm, such taht a supervised learning is proceded by a self-organization unsupervised learning. The objective of this study is to build a simple neural network model (which is more biologicaly realistic than the standard Multilayer Perceptron model), that can form an internal representation that supports its learning potential.
研究業績種別: 国際会議/International Conference
資料種別: Conference Paper
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2009)
開始ページ: 2802
終了ページ: 2806
年月日: 2009年
出版社: IEEE
出現コレクション:ピトヨ・ハルトノ

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