一般化誤差逆伝搬法(多層ニューロ回路の新しい学習規則)
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概要
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多層ニューラルネットの学習規則であるBP法はその欠点がいくつか指摘されており、その改良型の学習規則も多く発表されている。しかし、その多くは、一回の学習にさらに何らかの最適化法を組み合わせたものが多く、学習回数は減るものゝ、計算時間は極端に多くなるものと思われる。一方、筆者は、勾配法に依存しない新しい学習規則(誤差逆伝搬法)を提案しているが、本論では、その学習規則を拡張して、任意のM個を一括処理する一般化誤差逆伝搬法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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