パーセプトロンの直交射影学習と解領域の角度
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概要
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The geometric learning algorithm (GLA) and the symmetric learning algorithm (SLA) have been proposed for pattern classification by an elementary perceptron. In the case of kth order GLA and SLA, the connection weight vectors are updated vertically towards the orthogonal complement of k patterns to be classified. Therefore, it can be said that they are the block orthogonal projection learning algorithms. Moreover, the first order GLA equals to the AdaTron learning. In this paper, the offset block orthogonal projection learning algorithm (OBOP) is proposed for learning acceleration and its convergence properties are analyzed numerically. Furthermore, a plan of the theoretical analysis of these algorithms in the case of On-line learning is described.
- 神戸市立工業高等専門学校の論文
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