Forward-propagation則における悪条件線形方程式とその解法
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概要
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生体の運動制御において,フィードフォワード制御器としての逆モデルの存在が議論されている.この逆モデルを多層神経回路で構成することを考えるとき,我々はBack-propagation則ではなく,Forward-propagation則によっても学習が可能であることを示してきた.本報告では, Forward-propagation則による逆モデル学習について,悪条件になり得る線形連立方程式を解くことにより結合荷重更新を行うことを提案する.計算機シミュレーションによって,学習の安定性は方程式の条件数による影響だけでなく,特異値分布の変動による影響も受けることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報工学系
-
大濱 吉紘
豊橋技術科学大学 情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学
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