リカレントネットによる有限オートマトンの適応的アニーリング学習法
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概要
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リカレントネット(RNN)による有限オートマトン(FSA)のアニーリング学習法において、ニューロゲインパラメータ(β)および学習率(η)を適応的に制御する新学習法について報告する。前回、βがある臨界値より大きいときリカレントネットが安定した状態遷移を行うこと、さらにアニーリング学習法を用いることで安定動作を得つつ学習効率が改善されることを報告した。しかし、オートマトンの性質によっては途中で誤差が増加するという問題が生じることがあった。今回提案する適応的アニーリング学習法を用いれば、安定な状態遷移が高速かつ安定に学習出来ることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
-
新井 賢一
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
新井 賢一
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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