ファジー推論を用いた階層型ニューラルネットワークの構造決定法 : 不要な結合重みと中間素子の削除
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概要
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本論文では,構造化学習(不要な結合重みを縮退させる機能をもつ学習)付きバックプロパゲーション法における2乗誤差最小能力と構造化能力のトレードオフを同時に満足させるために,ファジー推論により2乗誤差項と付加項のバランスを制御する方式を提案する.特に,学習パターン提示回数(epoch)と認識率を調べることにより,ある程度学習状況を把握でき,2乗誤差最小能力と構造化能力のバランスを決定するパラメータに関する修正規則が作成される.この規則をファジー推論により遂行することにより,ネットワークの学習状況に応じてパラメータの値が適応的に変化できる.結果として,2乗誤差最小能力と構造化能力のトレードオフがパラメータの初期設定に依存せず満足できる可能性があることが計算機シミュレーションによって確かめられる.また,異なる規則やメンバシップ関数を用いた場合どのような効果があるかについて考察される.
- 1995-10-25
著者
-
高橋 潔
東京工科大学バイオ情報メティア研究科
-
森 真作
日本工業大学工学部電気電子工学科
-
森 真作
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
上田 智之
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
森 真作
慶應義塾大学 理工学部
-
高橋 潔
東京工科大学情報通信工学科
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