逆モデル神経回路の誤差相関を考慮したForward-propagation学習則(<小特集>情報論的学習理論論文)
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概要
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これまでに我々は, 生体の運動制御を意識した逆モデル学習スキームとして, Forward-propagation則(FP)を提案してきた.広義ニュートン法に基づいたこの学習スキームは, 制御対象に対する逆モデルを, 少ない繰返し学習回数によって多層神経回路に獲得させることができる.しかし, ニューロン入出力信号に関する教師信号推定と, 結合荷重更新のための線形重回帰問題の解決に特徴づけられる学習の手続きは煩雑であり, 学習過程の解析を困難にするものであった.本論文では, 目標指向性を実現するための最ゆう法の観点から従来のFPが考慮しなかった伝搬誤差信号の相関を導入し, 学習則を一般化最小二乗法の形式に拡張する.この結果, FPのための学習則がこう配法の近似の一つであることが明確になる.その学習能力は計算機シミュレーションによって確認された.提案手法には対数ゆう度から得られる正則化項が含まれており, FPのための従来手法に比較して, 学習収束後の振舞いはより安定な傾向を示すものであった.更に誤差を単純に前向きに伝搬するという簡素化された方法によっても学習が可能であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-01
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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