層間荷重に解を得る誤差逆伝搬法の逆問題への適用
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概要
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従来,誤差逆伝搬法を用いた層状ネットワークで逆問題を学習させる場合,十分な汎化能力がないために,本当に知りたい未知のデータに対する逆方向解を求めることが困難であった.これは,従来法ではネットワーク構成上の自由度が乏しいために,ネットワークが本来満たさなければならない問題に内在する本質的な条件を十分にネットワークに与えることができなかったことに起因する.そこで本論文ではネットワーク構成上の自由度を増すために,問題の解を層間荷重の形で得るように層間荷重の読出し機構を備えるようにし,層状ネットワークの入力層および出力層のいずれも解の取出し口とはしないネットワーク構造を提案する.このようにして,入力層および出力層を解の出力という責務から解放することで,ネットワークの入力側および出力側が扱うべき変量の種類を自由に選ぶことができる.従って,逆問題が満たさなければならない基本的な条件式を層状のネットワークに容易に与えることができ,順方向の解がまだ与えられていない点についても,学習回数を増やすことで必要な精度をもって逆方向解を得ることができる.ここでは,一般逆行列や逆行列の算出,および級数展開を逆問題としてとらえ,本法適用の有効性をシミュレーションによって示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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