リカレントネットによる有限状態機械の適応的βスケジュール学習法
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概要
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3層リカレントネットによる有限状態機械の学習において, 長い入力データ系列に対しても安定して動作し正しい認識をするリカレントネットを獲得するため, ニューロン活性化パラメータ(β)を制御する新たな学習方法を提案する. まず, リカレントネットが有限状態機械として挙動する際, 中間層のニューロンが有限状態機械の状態として働き, 特にβの値が動作安定性に大きく寄与することを示す. 安定した動作をするリカレントネットを得るため, この性質を基にしてβの値を学習の際に更新する学習方法を考案した. しかし, 学習により誤差が急増し学習データの認識率が減少してしまうことがたびたび生じる. これを避けるため, β及び学習係数(η)を適応的に制御しながら学習を進める方法を提案する. また, これら学習法の比較実験により, 学習成功率, 学習収束時間が改善されることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-25
著者
-
新井 賢一
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
新井 賢一
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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