結合の強さに着目した階層型ニューラルネットワークの耐故障化の一手法
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概要
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階層型ニューラルネットワーク(MLN)の耐故障性を向上させる学習法の提案を行う.この手法では,MLNの耐故障性を低下させる要因として,大きな値を持つ結合荷重に着目し,このような結合荷重が学習の結果増えないようにする.具体的には,学習時の評価関数を変更し,BP学習法における評価関数である出力2乗誤差に,結合荷重の大きさの2乗和も加え,これを最適化するように結合荷重の更新規則を改める.新たに加えた項の重みを動的に調整することで,本来のBP学習法の効果と,結合荷重の大きさを小さくする効果のバランスをとる.また,この手法により学習したMLNの,結合荷重の断線故障に対する耐故障性を中間層ユニットの活性度,故障時の応答により調べその効果を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-04-06
著者
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