BP法におけるパターンのカテゴリ別学習について
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概要
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バックプロパゲーション法(以下BP法)を使用してニューラルネットワークの学習を行なう場合,学習させるパターン数が多いと学習が困難になり学習を成功させるためにはネットワークの規模が大きくなる.そこで学習させるパターン集合を分割してネットワークに学習させることにより学習を行ない易くすることを考える.また,学習パターン集合を分割することにより中間層ユニットの削減が可能となり,ネットワークの小規模化を図ることもできる.ここでは,各パターンの相互の距離に基づいて学習パターン集合をカテゴリ分割する.その上で,各カテゴリにおいて学習を行なう.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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