<論文>階層型ニューラルネットワークに適用したブロック直交射影学習の最適化
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概要
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Block orthogonal projection learning for the elementary perceptron has been proposed as the Geometric Learning Algorithm (GLA) and the Symmetric Learning Algorithm (SLA). In the kth order GLA and SLA, the weight vector is updated vertically toward the orthogonal complement of k patterns for classification. The important point of these algorithms is to use several patterns in each update. Block Orthogonal Projection learning for Multilayer feedforward neural networks (BOPM) is an extension of GLA and SLA to multilayer networks. In this paper, the relation between the order k and the learning speed is investigated through computer simulation.
- 神戸市立工業高等専門学校の論文
- 2000-03-01
著者
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