リカレントニューラルネットワークに対する谷探索法の適用
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概要
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リカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習曲面は多層ニューラルネットワーク(MNN)と同様に,特徴的な形状として谷-丘形状をもつ,ニューラルネットワークの学習を学習曲面上の最小値探索と考えると,新しい探索法を提案する場合,この谷-丘形状を十分考慮する必要がある.谷-丘形状を考慮した探索法として,MNNに対して谷探索法が提案され,その有効性が示されている.谷探索法は基本的にはphase1とPhase2より構成される.Phase1では谷底の直線的な谷方向を判定しながら探索を進め,Phase2ではPhase1で得られた谷方向に沿って直線探索を行う.谷探索法はこの二つのPhaseを繰り返しながら探索を進めていく探索法である.本論文では,谷探索法をRNNの具体的な問題に適用し,アルゴリズムの妥当性と有効性を実験的に検証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-06-25
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
中部大学工学部電気工学科
-
横井 邦雄
日本電装株式会社基礎研究所
-
横井 邦雄
名古屋大学工学部電子機械工学科
-
内川 嘉樹
名古屋大学
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