教師ありフィードフォワード・ニューラルネットワークにおける制約に基づくエネルギー関数
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概要
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本稿では、教師あり学習をおこなうフィードフォワード型のニューラルネットワークにおけるエネルギー関数の設計と使用に関して詳述する。このエネルギー関数はLyapunov(infinite)ノルムをベースにし、そこでの計算上の制約に基づいて設計されている。特に、誤差最少化手続きから得られるエネルギー関数の数学的演繹に焦点をあてる。提案するエネルギー関数から導かれる等式の変化が、時系列データの予測ツール、特に株価を予測するツールのニューラルネットワーク部の学習と汎化能力を如何に高めるかを論じる。提案手法の能力を確認するために、典型的なバックプロパゲーション法の動作との比較を行うためにシミュレーション実験を行った。そしてt検定等を行った結果から、提案手法の妥当性が確認された。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-05-22
著者
-
岡本 敏雄
電気通信大学eラーニング推進センター
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岡本 敏雄
電気通信大学大学院情報システム学研究科情報システム設計学専攻知識処理システム学講座
-
クリステア アレクサンドラ・イオアナ
電気通信大学大学院情報システム学研究科情報システム設計学専攻知識処理システム学講座
-
岡本 敏雄
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
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