複素バックプロパゲーション学習アルゴリズムの学習特性

概要

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複素パターンに対する学習アルゴリズムとして提案された複素BPは,その学習パラメータがすべて複素数となっており,実数値を用いる通常のパックプロパゲーション学習アルゴリズム(BP)を複素数に拡張したものである.本稿では,複素BPの学習特性を調べた結果,次の特性が明らかになったので報告する.(i)複素BPにおける誤差逆伝播は2次元運動に基づいた構造を有している.(ii)複素BPは,ネットワークを流れる複素信号を1つの処理単位として学習を進めるものである.(iii)複素BPでは,学習則における実部要因と虚部要因の補完構造により,学習停滞状態の発生が押えられる.その結果,通常のBPに比べて,複素パターンに対する学習が数倍速くなっている.しかも,そのときに必要となる学習パラメータ数は約半分で済む.これらの意昧で,複素BPは複素パターンの学習に適したアルゴリズムであると言える.また,これらの諸特性は意図されたものではなく,ニューラルネットワークに複素数という数学的構造を導入したことにより自ずと現れてきたものである.複素BPの基本特性ビ関しては,重みパラメータの2次元運動構造,決定表面の直交性および2次元運動学習能力(図形変換能力)などが既に報告されている.これらは主としてネットワークアーキテクチャからのアプローチにより得られた結果であるのに対し,本稿の結果は学習アルゴリズムの観点から得られたものである.
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-01-15

複素バックプロパゲーション学習アルゴリズムの学習特性

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