ボルツマンマシンの高速化(「自動推論:帰納,演繹,モデル検査/生成,学習,発見,仮説推論、論理プログラム,プランニングetc.」及び一般)
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概要
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ボルツマンマシンの学習には,多くの計算時間が必要になる.そこで,学習の高速化のために,統計を取る2つのステップについて,以下のことを行う.まず1つ目のステップでは,付加する隠れ素子に対し,入力素子,出力素子,隠れ素子の値が線形分離になるようにする.この線形分離よって,入力素子,出力素子固定での統計を取る必要が無くなる.2っ目のステップ,つまり入力素子固定,出力素子,隠れ素子自由での統計を,平均場理論によって近似する.この解析的手法により,時間を大幅に短縮できる.この2つの方法を,nビットパリティ間題で検証する.
- 2004-06-14
著者
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