隠れニューロンの分離を伴う成長型ニューラルネットワーク
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概要
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筆者らは、タスクに応じた合目的的な構造の自律的獲得を目指し、従来のニューラルネットにニューロンの成長の概念を導入した"成長型ニューラルネット"を提案してきた。生体のニューロンの成長をヒントに、教師あり学習である誤差逆伝播学習法において、伝播してきた誤差信号を物質として拡散し、その拡散によって生じた濃度勾配にしたがい、ニューロンを成長させる。誤差信号を拡散するので、問題に応じた適切な構造の獲得が期待される。本稿では、この成長型ニューラルネットを隠れニューロンを含むニューラルネットに拡張するために、隠れニューロン分離法を提案する。入出力間の結合形成後、出力ニューロンから隠れニューロンを分離し、分離した隠れニューロンは伝播してきた誤差を拡散する。シミュレーションにおいて、非線形分離問題の"EXOR"を学習させ、適切な構造の形成に至った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-12
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