局所表現型パーセプトロンの汎化能力向上法
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概要
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従来の多層パーセプトロンにおけるBP学習法の問題点を解決するために提案された局所表現型パーセプトロンの汎化能力を向上させる二つの方法,局所的汎化法と大局的汎化法を提案する.局所的汎化では,学習による分離順に超平面切片群と学習パターン群との距離に基づく汎化評価関数を最大化する汎化学習を行う.しかし,分離順序によっては,超平面切片群の調整範囲が制限され汎化能力が向上しない.大局的汎化では,分離順序をも考慮した汎化評価関数を定義し,その関数を最大化するカテゴリー分離順序と最適超平面切片群を同時に求める汎化学習を行う.応用例として,2次元平面上での学習課題および手書き漢字認識課題に対してシミュレーション実験を行った結果,汎化能力が大幅に向上した.また,局所的汎化によりBP学習法と同程度,大局的汎化によりBP学習法を上回る汎化能力を得ることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-04-25
著者
-
星野 健
北海道工業大学電気工学専攻
-
渡辺 一央
北海道工業大学情報ネットワーク工学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学情報デザイン学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学
-
渡辺 一央
北海道工業大学
-
星野 剛
慶應義塾大学外科
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