パターン認識を学習する誤差逆伝搬法に必要な演算精度の削減
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概要
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ニューラルネットワーク(NN)のハードウェア実現に際して,学習にどの程度の演算精度が必要であるかが重要である.本論文では,階層型NNのバックプロパゲーション(BP)学習に必要な演算精度を削減すす学習法を提案する.提案学習は,(1)アンダフローの低減のために,重要な誤差に重み付けをして評価する(2)不要な重み変更による認識率の低下を防ぐために,認識結果が正しいときには重み変更はしないというものである.従来の学習法では,教師信号と出力信号との差の2乗和を最小化していたのに対して,提案学習法は,誤差適応型評価関数を最小化する.マルチフォント英数字認識(62カテゴリー)の学習を固定小数点演算で行う実験において,提案学習法は,従来のBP学習法に比べて,特に低い演算精度において学習後の認識率が高くなることを確かめた.10bit固定小数点演算による学習実験では,学習後の認識率が25〜30%改善できた.中間層のニューロン数の削減による認識率の劣化も少なく,重みを格納するメモリ量が10kByte以下に制限される場合には,認識率の改善は20%以上になる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-03-25
著者
-
山本 浩司
松下電器産業(株)くらし環境開発センター生活科学グループ
-
〆木 泰治
松下電器産業株式会社
-
山本 浩司
松下電器産業 くらし環境開発センター
-
阪上 茂生
松下電器産業株式会社AV研究所
-
丸野 進
松下電器産業株式会社中央研究所
-
香田 敏行
松下電器産業株式会社中央研究所電子機器基礎研究所
-
〆木 泰治
松下電器産業株式会社中央研究所
-
〆木 泰治
松下電器産業(株)
-
丸野 進
松下電器産業(株)
-
香田 敏行
松下電器
-
香田 敏行
松下電器産業
-
阪上 茂生
松下電器産業株式会社avc商品開発研究所
-
阪上 茂生
松下電器産業(株)オーディオ・ビデオ研究所
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