ブランチ制御による機能局在を利用したマルチブランチニューラルネットワーク
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概要
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ニューラルネットワークはネットワークサイズが小さければ, 単純な問題しか解くことが出来ない.一方, サイズを大きくすると, 特に, 誤差逆伝播法を利用する場合, 学習に要する計算量やメモリ消費量が増大する.このような計算コストを削減し, 学習能力・汎化能力を向上させるための方法の1つがマルチブランチ構造である.従来のニューラルネットワークではノード間接続にシングルブランチを用いているが, マルチブランチ構造では, 任意の数のブランチでノード間を接続する.本論文では, ブランチ制御の機能局在の性質を利用して, マルチブランチ構造のニューラルネットワークの学習能力・汎化能力を向上させている.ブランチ制御では入力情報に依存してブランチを伝播する信号を調節し, ある入力情報に対してはあるブランチの信号を通過させ, 別のあるブランチでは信号を遮断する機能局在が可能である.ブランチ制御付きのマルチブランチニューラルネットワークを関数近似とTwo Spirals分類問題に適用し, 学習能力・汎化能力が向上することを検証している.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2005-10-15
著者
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
古月 敬之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
山下 貴志
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
胡敬 炉
九州大学
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