2値パターン誤差逆伝搬学習の性質-(2) : XORのケーススタディ
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概要
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誤差逆伝搬(Backpropagation)学習法は,多層ネットワーク学習と非線形学習とを実現できる優れたネットワークの学習アルゴリズムであるが,「誤差逆伝搬学習が何をしているのか?」に関する理解が十分でないまま使われているのが現状である.筆者らは,誤差逆伝搬学習の性質を詳細に掌握することが大切であると考えており,今回は研究過程で開発した各種のグラフィック表示を用いてXORのについて具体的にその学習の性質を紹介する.荷重の初期値や入力パターン要素の選択により学習の性格が全く変わること,一般にローカルミニマムといわれていたものが4種類以上に分類できること,学習係数パラメータの影響等を論ずる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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