探索的な手法を用いたニューラルネットの学習
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概要
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ニューラルネットの学習を,重み空間における最小値問題として捉えることが出来る。バックプロパゲーション法では,よく知られているように,フォーワードプロパゲーションとバックワードプロパゲーションを繰り返し実行することにより,誤差曲面の局所的な勾配を見ながら誤差を小さくする方へ進んで行く。これに対し,本稿の学習アルゴリズムでは,フォーワードプロパゲーションのみを繰り返し実行することにより,大域的な様子を見て,誤差を最も小さくする場所を捜しながら進んで行くというものである。ネットワークモデルが同じなら,この二つを組み合せて実行することも出来,より効果的な学習が期待される。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1988-09-12
著者
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坂口 俊文
(株)グラフィックス・コミュニケーション・ラポラトリーズ
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坂口 俊文
グラフィックス・コミュニケーション・ラボラトリーズ
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坂口 俊文
(株)グラフィックス・コミュニケーション・ラボラトリーズ