出力誤差関数の微係数を利用した誤差逆伝搬法
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概要
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階層型ニューラルネットの学習に広く用いられている誤差逆伝搬法は,最急降下法に基づいているため,一般に学習成功率や学習回数などの学習特性に問題がある.本報告では,出力誤差関数の微係数を逐次的に中間層ユニットに逆伝搬することにより,学習特性の改善を図る新しい学習方法を提案する.この方法では,従来の誤差逆伝搬法のアルゴリズムに加えて,新たに出力誤差関数の変化量を中間層ユニットの逆伝搬誤差に付加し,各結合加重を変化させて学習を行う.本手法の有効性を検証するために行われた数値実験では,各学習問題の学習成功率を大幅に改善する効果があるのみならず,学習を加速する効果があることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-27
著者
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