記憶面をもとにした階層型ニューラルネットワークの学習過程の解析および学習の高速化手法の提案
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概要
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本論文では, 階層型ニューラルネットワークの学習に対して, 記憶面の概念を用いることにより, 荷重空間内の学習過程を観察し, 学習の遅くなる原因を考察する. まず, 学習が遅くなる区間では荷重空間において学習点が記憶面に挟まれる形で移動していることを実験的に明らかにする. 次に, 観察した記憶面の位置関係では, BP法における最急降下ベクトルの合成の過程で合成前のべクトルが相反する方向を向くことを示す. そのため, 結果的に最急降下ベクトルが小さくなり学習が遅くなることを示す. 更に上述の考察をもとに, 学習遅さの問題を回避する新しい学習法を提案する. 具体的には, 学習の際の探索幅に合成前のべクトルの大きさを利用する. このことにより, BP法で学習の停滞する区間だけを大きな探索幅で学習することができる. また, 数値実験により提案手法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-06-25
著者
-
内川 嘉樹
名古屋大学大学院工学研究科
-
郷原 一寿
北海道大学工学部量子物理工学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科
-
酒井 征直
名古屋大学工学部電子機械工学科
-
奥田 利信
名古屋大学工学部電子機械工学科
-
横井 邦雄
日本電装株式会社基礎研究所
-
内川 嘉樹
名古屋大学
-
郷原 一寿
北海道大学大学院 工学研究院
-
酒井 征直
名古屋大学工学部電子機械科
-
奥田 利信
名古屋大学工学部電子機械科
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