HMEの構成的学習アルゴリズム
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概要
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Hierarchical Mixtures of Experts (HME)は複数のネットの調整を自己組織的に学習するモデルであり, その有効性は分類問題や関数近似問題にて示されている.しかし, 既存の学習法では, 学習に先立ちあらかじめ適切な構造を与える必要があり, 結果の性能はその構造に依存する.この課題の解決に向けて, 結合重みの初期化法, ネットワークの学習法, および, ネットワークの拡張法からなるHMEの構成的学習アルゴリズムを提案する.パリティ問題と関数近似問題を用いた実験において, 従来法では困難であったが, 提案法を用いれば, 最小規模のHMEでも望ましい結果が得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-02-25
著者
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中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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中野 良平
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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斎藤 和己
NTTコミュニケーション科学研究所
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斎藤 和己
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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斎藤 和己
Nttコミュニケーション科学研究所:現在 Ntt研究開発推進部
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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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