しきい値ゆらぎを利用した多層パーセプトロンの並列学習法
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概要
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誤差逆伝搬法と異なる,汎用的な並列学習法を提案する.しきい値群が,互いに無相関の小さなゆらぎをもつ,feedforward形のneural networkを考える.unit kのゆらぎ成分n_k(t)と学習標本p時の出力誤差e(p,t)との相関値E{e(p,t)・n_k(t)},unitへ結合しているunit jの出力平均E{q_j(p,t)}のみを用いた,簡単な学習則〓_pW_kj>=-ε・E{e(p,t)・n_k(t)}・E{q_j(p,t)}によって,その間の結合係数W_kj>を修正できることを理論的に示す.本学習法では,入出力関数の形やnetwork構造を意識せずに,すべての結合係数を,並列的かつ同時に修正可能である.XOR課題とRandom Mapping課題に関するsimilationにより,学習可能性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-22
著者
-
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
-
増田 一
北海道工業大学電気工学科
-
増田 一
北海道工業大学工学部電気工学科
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