Development of NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules:Neco. (3). Performance Evaluation of Self-organized Network and Perceptron.
Development of NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules:Neco. (3). Performance Evaluation of Self-organized Network and Perceptron.
复制标题
分子构效关联神经网络模拟器的开发：Neco。
DOI：
10.2477/jchemsoft.4.19
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发表时间：
1998
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
T. Aoyama
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Yasuko Fujitani;Mitsue Onodera;Yoshimi Isu;U. Nagashima;H. Hosoya;T. Aoyama
高速学習が可能な自己組織化モデルと、高精度のパーセプトロンモデルを組み合わせることにより、分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータを開発した。それを、2次元のExclusive-OR問題とノルボルナン類の13C-NMRシフトとの立体配置の問題に適用し、従来のパーセプトロンモデルと性能の比較を行なった。この組み合わせモデルは、実用的な精度までの収束は早いが、高精度の収束はパーセプトロンモデルより遅くなることがわかった。実用的な精度までの収束速度は、パーセプトロンモデルのそれより約4倍早い。パラメータスキャン法を用いて、挙動を調べると、組み合わせモデルのほうが、パーセプトロンのそれに比べて、非線形性の強い分類をすることがわかった。