周期活性化関数を用いた誤差逆伝搬法に関する研究
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概要
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本報告では, 階層型ニューラルネットワークにおいて周期活性化関数を用いた誤差逆伝搬法を提案し,その学習能力を調べた.周期活性化関数として正弦波関数を用いることにより,エネルギー極小からの脱出,学習能力の向上などが見出された.具体的には3層型ネットワークを構成し,排他的論理和のシミュレーションを行った結果,単調増加型活性化関数を用いた従来モデルと比べて,学習速度が大幅に改善された.さらに,それらの特性は,初期パラメータへの依存度が小さいことが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-24