可変な学習係数を用いた誤差逆伝搬法の加速化
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概要
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本稿では, 階層型ニューラルネットワークに対する新しい学習法を提案する。この方法は, 通常の誤差逆伝搬法において, 効率良く結合重みを収束させるために, 各々の学習ステップにおいて, 学習係数を変化させる。これらの値は, 簡単な計算により求めることができるため, 結合重みに対する効果的な補正方向を探索するためにかかる時間が軽減される。また提案法は, 他の発見的な学習法と異なり, パラメータ数のオーダーの計算量で超1次収束が達成できることも示される。本稿では更に, 5種類のベンチマークデータに対して数値実験を行い, 誤差逆伝搬法と比較した提案法の有効性を確認する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-12
著者
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