大域的準最適H_∞学習の挙動
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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学習とは、所望の入出力関係(写像)を満たすようにニューロン間における結合重みとしきい値を更新する過程である。この更新を行うための学習法としてバックプロパゲーション(backpropagation: BP)法や拡張カルマンフィルタ(EKF)に基づく学習が知られている。しかし、これらの学習法は結合重みやしきい値の初期値によって学習回数に大きなばらつきが生じると云った問題があった.それに対し、先に提唱した最悪誤差を最小とするH_∞学習は、結合重みやしきい値の初期値の変化に対して優れたロバスト性もつと共に、過学習を抑制する効果もそなえていろことが示されている。本論文では、大域的準最適H_∞学習アルゴリズム(g-EHF)の挙動を重み空間と誤差曲面において詳細に解析し、H_∞学習の優れたロバスト性の発生メカニズムを明らかにすることを試みる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
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