階層型ニューラルネット学習効率の入力パターン分解能依存性評価

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概要

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階層型ニューラルネットの学習アルゴリズム「バックプロパゲーション(BP)法」では、パターン認識の学習能力を左右する重要な問題として、これまでアルゴリズム自体がもつパラメータ自由度の決定法が注目されてきた。しかし、入力パターンデータを含む全体系でネットワークを把えたとき、入力パターンデータの分解能の選択は、入力ユニット数の変化を通じて、ニューラルネットの構造自体を変化させることになる。同一学習対象に対する分解能変化が全体の学習効率にどのような形響を与えるのか。アルゴリズムに内在する他のパラメータ同様、検討を加える必要がある。我々はこのような観点から、これまで研究を進めてきたが、ここでは、定量的評価の精密化のために新たに学習効率評価指数を導入し、それに基づく検討結果について報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-09-28

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