逐次最小2乗法による逆モデル神経回路学習のためのForward-propagation則(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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多層神経回路に制御系の逆モデルを学習させるために,Back-propagation則とは全く異なったForward-propagation則による学皆スキームが提案された.このForward-propagation則のアルゴリズムは,広義ニュートン法による各層ごとの教師信号推定と線形重回帰による結合荷重更新から構成される.そして,Back-propagation則に基づいた学習スキームに比較して,極めて少ない結合荷重更新回数によって学習を遂行することができる.しかし,学習のための設定パラメータが煩雑であり,計算量が大きく,学習停止が頻繁に起こるという問題点があった.本論文では,Forward-propagation則における結合荷重更新に逐次最小2乗法を導入することを提案する.この手法により,設定パラメータ数と計算量が飛躍的に削減され,学習停止現象を回避することができる.提案手法の有効性は,2リンク・アームの逆ダイナミックスモデル学習の計算機シミュレーションによって確認される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-01
著者
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報工学系
-
大濱 吉紘
豊橋技術科学大学 情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学
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