バックプロパゲーション学習の高速化 : TEST&LEAP法
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概要
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バックプロパゲーション学習(BP)は,コネクショニストモデルによく使われている.BPは,学習能力が従来のアルゴリズムに比べ強力であるが,学習速度が遅い,ローカルンミニマムに陥る恐れがあるなどの欠点がある.本論では,1/0からなる目標出力パターンを,ローカルミニマムを避けて高速にBP学習させるための学習手法(TEST&LEAP法)を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-03-15
著者
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