独立なノイズの付加による多層パーセプトロンの構造化学習
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概要
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多層パーセプトロンの構造化学習のためにノイズを利用する方法について検討する。中間層が1層のみで、出力層の入出力関数が線形のネットワークの各ユニットに独立なノイズを加えた場合の誤差逆伝搬学習アルゴリズムの平均的な振舞いを解析する。その結果、中間層から出力層への結合荷重はより小さな値を取るようになり、逆に、入力層から出力層への結合荷重は中間層の出力が0か1に近ずくようになる。パターン識別問題と論理関数の学習問題に対してノイズを付加した場合の学習実験によりネットワークが構造化されることを確かめた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-06-25
著者
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
麻生 英樹
電子技術総合研究所
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
-
梅山 伸二
産業技術総合研究所
-
梅山 伸二
電子技術総合研究所 ビジュアルコンピューティング・ラボ
-
細美 章隆
石井工業
-
赤穗 昭太郎
電子技術総合研究所
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