情報量を導入したBP学習法
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概要
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バックプロパゲ-ション(BP)学習法によって得られるネットワ-ク構造は一般に、結合荷重が分散的に分布した複雑なものとなる。近年、学習後のネットワ-ク構造の解析のために、ネットワ-クの構造を単純化する研究が様々になされている。本研究では、ネットワ-クの構造化の指標として情報量をニュ-ラルネットワ-クに対し定義し、BP学習に情報量の最大化を導入し結合荷重の学習を行うと同時にネットワ-ク構造を単純化する新しい学習法を提案する。計算機実験を行った結果、BP学習に情報量を導入した学習法により学習問題の内部構造に対応したネットワ-ク構造が構成されることが確かめられた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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