階層型ニューラルネットの揺らぎ駆動学習動作
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概要
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揺らぎによって駆動される, 非巡回神経回路網 (NN) のための学習法を提案した. NN 内の各ニューロンは, ランダムに変動する揺らぎ源を内蔵するため, 各ニューロン周辺量および NN の出力誤差もランダムに変動する. このとき, 簡単な相関処理により, ニューロンモデルが連続か離散かにかかわらず, NN の学習を可能とする. 次に, 階層型 NN に適用し, 簡単なシミュレーションを行った結果, BP法と同等の収束性能を有することが確認できた. また, 線形しきい値ニューロンを含む 3層NN の学習が可能であり, 従来困難であった不連続関数の関数近似, ベクトル量子化が容易に実現できることがわかった. 更に, ピュアカオス揺らぎによる学習も可能である. 本学習法は, すべての結合係数の修正量を簡単な時間平均処理によって同時に演算できる点で, 並列分散処理との親和性に優れていると考えられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-02-03
著者
-
渡辺 一央
北海道工業大学情報ネットワーク工学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学情報デザイン学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学
-
渡辺 一央
北海道工業大学
-
三谷 光照
北海道工業大学工学部電気工学科:(現)(株)テクノバ
-
角田 有希
北海道工業大学 電気工学科
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