バタフライ構造をもつニューラルネットの双方向学習

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概要

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ニューラルネットにおいて細胞間結合数は細胞数の2乗に比例するが,これは,細胞数の増加に伴って構造上の問題となる.一方,高速フーリエ変換は行列演算を多段のバタフライ演算により高速化するものである.本論文では,このバタフライ演算を参考にした多層構造を採用することによりニューラルネットの細胞間結合数を節減する方法を提案する.しかし,このニューラルネットは必然的に多層構造となり,従来の逆伝搬法に代わる学習法が必要となる.そこで,最終段における教師信号より逆方向に学習の中間目標を生成する逆関数法と,それに改良を加えた双方向学習法を提案する.また,双方向学習法では中間目標を各段の出力状態を考慮に入れて生成するため,逆関数法より学習経過が安定し,学習効果が向上することを2次元パターンの変換問題を例にとって示す.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-05-25

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