ニューラルネットワークの大規模問題とビルデイングブロック法
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概要
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ニューラルネットワークを用いた大規模問題の例として32ビットパリテイの問題がある。この場合、入力パターンの種類は2^<32>=>40億以上となる。当然ながらこの問題をニューラルネットワークで完全学習することは不可能で、部分的なパタン学習に留まっている。ここではこれより少しスケールの小さい問題、9ビットの "1"の個数を勘定する問題を考える。この場合入力データ数は2^9=512個であるが、100%完全学習はこの場合もやはり難しい。実用的有限時間での学習が必要であるが、大規模問題では時間が1つの壁になる。本稿はまずネットワークの収斂を円滑に促進する学習法を述べる。次に大規模問題を解く1つの試みとして、上述の9ビット問題をビルデイングブロック手法で解を導いたので紹介する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-03-14
著者
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