2次学習アルゴリズムBPQの分類問題への適用法とその評価
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概要
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3層ネットワークに対する2次学習アルゴリズムBPQは, 準ニュートン法をベースに, 探索方向を小記憶BFGSで計算し, 最適探索幅を2次近似の最小点として効率良く計算することを特徴とする.筆者らの回帰問題への適用実験では, 代表的な他の学習アルゴリズムと比較して, BPQの収束性が優れていることを確認している.よって, 分類問題での有効性も期待されるが, それぞれの問題では標準的に採用される目的関数が異なるので, 回帰問題を対象に開発したBPQをそのまま分類問題に適用することはできない.本論文では, BPQの分類問題への適用法とその評価について述べる.すなわち, 分類問題において, 探索幅を効率良く求めるBPQの基本算法を導出すると共に, 代表的な既存学習アルゴリズムとの比較評価を行う.DNA列分類問題を用いた実験では, 回帰問題の場合と同様に, 他の代表的な学習アルゴリズムよりBPQが効率良く働くことを示すと共に, 小記憶BFGS法と探索幅計算法の組合わせは収束性を改善するのに重要であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-02-25
著者
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