H_∞学習の何が新しいか? : 共役勾配法、準ニュートン法との比較を中心に
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
多層ニューラルネツトワークの学習アルゴリズムとしてバックプロパゲーション法(BP)が広く用いられてきた。しかし、その学習速度の遅さが大きな問題となった。この問題の解決のため様々なタイツの学習アルゴリズムが開発された。共役勾配法に基づく学習アルゴリズムや準ニュートン法に基づく学習アルゴリズムはその典型である。本研究では、H_∞学習の本質を明らかにするために、共役勾配法や準ニュートン法に基づく学習アルゴリズムの挙動を重み空間と誤差曲面の両方から詳細に調べる。
- 2004-03-11
著者
関連論文
- H_∞学習の何が新しいか? : 共役勾配法、準ニュートン法との比較を中心に
- EMアルゴリズムの初期条件への依存性
- H_∞学習 : 大域的最適化アプローチ
- 高速ロバスト学習アルゴリズム
- D-12-117 画像補間の改良における適切な特徴追跡パラメーターの設定(D-12.パターン認識・メディア理解,一般講演)
- LH-005 雑音を含むデータに対するTDNNのロバスト学習(H分野:生体情報科学)
- H_∞学習に基づく動作学習と音声から動作への連想 : 柔らかな学習システムの実現に向けて
- 強化学習によるエコーキャンセラの制御戦略の獲得 : NLMSアルゴリズムを用いた場合
- F-045 強化学習によるエコーキャンセラの制御戦略の獲得(人工知能・ゲーム,一般論文)
- H_∞学習 : 局所的最適化アプローチ
- A-4-27 高速H_∞フィルタのロバスト性とエコーキャンセラへの効果(A-4.信号処理,一般セッション)
- 高速H∞のフィルタの効率的実装と携帯電話用エコーキャンセラへの応用
- A-4-18 ダブルトーク検出をもつH_∞エコーキャンセラの評価(A-4.信号処理,一般講演)
- A-4-30 高速H_∞フィルタを用いた音響エコーキャンセラ(A-4.信号処理,一般講演)
- LH-002 H_2学習における新たな重み空間方程式の導出(H. 生体情報科学)
- 大域的準最適H_∞学習の挙動
- LH-2 誤差曲面における大域的準最適H_∞学習の挙動(H. 生体情報科学)
- 線図形のアフィン変換不変学習
- 1J-10 図形パターンの予測と認識に関する研究 : 平行移動不変
- H_∞学習に基づく動作の対話的学習 : 2次元軌跡の場合