線形3層ニューラルネットワークにおける記憶面および学習曲面の解析
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概要
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ニューラルネットワークにおける教師あり学習を深く理解するためには,ネットワークの所望の入出力関係を満たす解集合が可調節パラメータ空間に形成する超曲面(記憶面)を考慮することが非常に重要である.この超曲面をもとにしてネックワークの学習を解析することにより,誤差曲面(学習曲面)が特徴的な谷-丘形状をもつことや,こう配ベクトルを用いた逐次探索法による学習過程が記憶面上に沿って進む傾向があることなどが明らかにされている.本論文では,ネットワーク,特に階層型ニューラルネットワークの記憶面および学習曲面に関して数理的解析を行う前段階として,入出力関数に線形関数を用いたユニットにより構成された線形3層ニューラルネットワークに着目し,その記憶面および学習曲面について数理的な解析を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-07-25
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
-
奥田 利信
名古屋大学工学部電子機械工学科
-
郷原 一寿
中部大学工学部電気工学科
-
内川 嘉樹
名古屋大学
-
奥田 利信
名古屋大学工学部電子機械科
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