ペナルティ関数法に基づく逐次最小二乗ローカル学習アルゴリズム(非線形回路とシステム,及び一般)
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概要
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本研究では,階層型ニューラルネットワークのローカル学習法を提案する.ローカル学習法は,グローバル学習法に比べ,計算量が少なくてすむなどの利点がある.提案する学習法も,ネットワーク内のニューロンごとに学習を行うため,その計算量は少なくなる.また,学習における誤差関数の荷重に対するヘッセ行列をペナルティ項として考慮することで,学習における収束率の向上を実現した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-22
著者
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