問題分割によるニューラルネットワーク生成的学習法
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概要
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本文では, 学習時間が短く収束性の高い学習法を構築することを目的として, 問題分割による生成的学習法を提案する. 本学習法では, 学習問題の入力パターン集合を分割し, これらのサプ学習問題を, 小規棋なネットワークで学習させ, これらの部分ネットワークをボトムアップに組み合わせることにより全学習問題を学習するネットワークを構成する. 従来の学習法とは異なり, 全学習セットではなく分割された学習セットのみ学習するため, 追加学習の計算時間を短縮できる. 本構造決定学習法を3ビットパリティ判定問題, 関数近似問題および二重螺旋問題に応用した結果, 提案した学習法が標準BP学習法と同等もしくはそれ以上の性能のネットワークを20〜30%の学習時間で構築できることがわかった.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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