揺らぎ駆動学習法による直接逆モデル学習
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概要
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学習能力を持つ神経回路網(NN)に, 特性が未知である対象システムの逆モデルを学習獲得させる手法が提案されてきたが, いずれも正確な逆モデルの獲得が困難であるか, または NN の規模が大きくなり, システム全体も大型複雑化するという問題があった. 本論文では、揺らぎ駆動学習法を用いて逆モデルを直接学習し獲得する手法を提案する. 揺らぎ駆動学習法は微分処理, 逆伝搬処理を必要としないため, NN と対象システムのみを直列に繋いだだけの小型簡素なシステムで, 逆モデルの獲得が可能となる. 本手法は, 学習に用いる揺らぎの振幅を制御することによって, NN に多対1対応システムの逆モデルを効果的に学習させることができる. 多項式関数の逆モデルを学習させるシミュレーションによって, 提案手法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-02-03
著者
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