@article{oai:sucra.repo.nii.ac.jp:00012564,
 author = {長谷川, 孝明 and 羽石, 操 and 宮嶋, 照行 and 羽倉, 幸雄},
 issue = {1},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D},
 month = {},
 note = {ニューラルネットワークをパターン認識に適用する場合，学習データ以外の未知のデータに対してもうまく応答する汎化能力が重要である．特にパターン分布が時間と共に変化する動的環境においては，パターン分布の変化に追従して正しく応答する能力(追従能力)が必要となる．本論文では，選択的に評価データを教師なし学習で学習することで，パターン分布が時間的に変化しないような静的なパターン認識においては商い汎化能力を有し，動的なパターン認識においては追従能力を有するニューラルネットフークについて述べている．静的なパターン認識として，雑音を含む排他的論理和問題と手書き漢字認識を行い，本ニューラルネットワークは従来のバックプロバケーションで学習する,3層ニューラルネットフークより，高い汎化能力をもつことを示している．また動的なパターン認識として，直流成分が時間と共に徐々に増加する信号の識別を行い，本ニュ−ラルネットワークが高い追従能力をもつことを示し，静的，動的両面で，本ニューラルネットワークが有効であることを示している．また従来のバックプロパゲーションを用いた階層型ニューラルネットワークは，本ニューラルネットフークの特別な場合という位置付けができる．, Copyright notice. c1992 IEICE All rights reserved.　「選択的に教師なし学習を行うニューラルネットワーク」宮嶋照行, 長谷川孝明, 羽倉幸雄, 羽石操著, 電子情報通信学会論文誌 D, 1992  Vol.J73-D2 No.1  pp. 137-145 許諾No.07RB0055., text, application/pdf},
 title = {選択的に教師なし学習を行うニューラルネットワーク},
 volume = {75},
 year = {1992},
 yomi = {ハセガワ, タカアキ and ハネイシ, ミサオ and ミヤジマ, テルユキ and ハクラ, ユキオ}
}