内部表現の分散化によるニューラルネットワークの耐故障化の一手法
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概要
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階層型ニューラルネットワークにおける故障を考えたとき、ネットワークの構造に冗長性があり、情報を分散して持っていれば耐故障性は向上すると考えられる。しかしながら、単に構造を冗長化したネットワークを通常の誤差逆伝搬(Error Back Propagation)アルゴリズム(以下BP)で学習させても、すべてのユニットが有効に活用されるとは限らない。BPは誤差評価関数を極小にするようにパラメータを修正していくだけであるため、情報の分散の保証は何もない。本稿では、一度BPによって学習させたネットワークに対し、特定の重みの初期化と再学習の繰り返しによりネットワークの内部表現を分散させ、耐故障性を向上させる手法を提案する。また、実験によってその有効性を示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
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