ボルツマン機械の学習と擬距離最小規準
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概要
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ボルツマン機械の枠組を用いて、分布間の差異の測度である一般化された擬距離規準を組み込んだ学習アルゴリズムが実現される。本研究では、この通常とは異なる学習を、f-divergenceという擬距離のクラスを用いて、その学習アルゴリズムを提示し、その性質について言及する。さらに、この一般化学習を用い、連想記憶の学習過程に適用し、偽記憶の解消などの有効例を探る。そのことから、連想記憶の学習にボルツマン機械の通常の学習の場合において、非常に高い学習精度は必要ないことを一般化学習の計算機実験の結果を用い示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-18
著者
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
塩谷 浩之
北海道大学大学院工学研究科
-
佐藤 佳久
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
伊達 惇
北海道大学
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
伊達 惇
北海道大学工学部
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