対象の滑らかさを考慮したニューラルネットワークの学習法
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概要
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最近,制御をはじめ種々の分野でニュ-ラルネットワ-クの応用に関する研究が非常に盛んになっている.その理由としては,ニュ-ラルネットワ-クが優れた非線形写像の近似能力を有していることが挙げられる.従来ニュ-ラルネットワ-クによる学習としては,その写像関係のみに着目した学習法が提案されている.ところが,現実の問題においては写像関係だけでなく,その対象の滑らかさまでも学習する必要のある場合が多い.そこで,本研究ではアジョイントニュ-ラルネットワ-クを導入し,対象とその滑らかさを学習する方法について検討し,滑らかさまで考慮した対象を実現する方法を提案する.また,滑らかさを考慮することにより,より少ない学習点で精度の良い学習ができることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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