揺らぎ駆動学習法の非対称相互結合型ニューラルネットへの適用
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概要
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揺らぎ駆動学習(FDL)法は, 非巡回型ニューラルネット(NN)のために考案されたものである. FDL法のためのNNでは, 全てのニューロンは互いに独立な揺らぎを内蔵する. ニューロンjからkへの結合係数は, NNの出力誤差, ニューロンk内の揺らぎ, ニューロンjからの出力からなる3量の積の時間平均のみによって修正される. 修正式はNN構造に依存せず, しかもニューロン間の両方向で互いに異なる修正量が得られる形式となっている. このため, FDL法が非対称相互結合型NNにも適用できることが期待できる. 本報告では, FDL法が非巡回型NNと全く同じ修正式によって, 自己結合を含む非対称相互結介型NNを学習させ得ることを検証する. また, ボルツマンマシン学習と対比させながらFDL法の効果を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-02-03
著者
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