ニューラルネットワークが階層構造に基づいた危点を持たないための十分条件

摘要

本稿は，階層構造に基づいた危点を持たないニューラルネットワーク(NN)を実現しょうとする試みである.まず，実NNおよぴ複素NNが階層構造に基づいた危点を持たないための十分条件を導く.次に，その十分条件の応用として，高次元NNをそれと等価な実NNあるいは複素NNに分解することによって，階層構造に基づいた危点を持たない実NNおよび複素NNが構成できることを示す.%In this paper, we attempt to implement neural networks (NN) that do not have the critical points based on the hierarchical structure. First, we derive the sufficient conditions for the real-valued and complex-val-ued NNs not to have the critical points based on the hierarchical structure. Next, we construct the real-valued-and complex-valued NNs that do not have the critical points based on the hierarchical structure by decomposing-the high-dimensional NNs into the lower-dimensional NNs equivalent to the original high-dimensional NNs, as an-application of the sufficient conditions.