微分不能素子をもつ階層型ニューラルネットに対する誤差逆伝搬法の提案
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概要
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不可微分な2値出力素子を含む3層ニューラルネットワークに対する新しい誤差逆伝搬法(DBP)を提案する。従来の単純パーセプトロン学習が出力層にしか教師信号を与えないのに対して, DBP法では, 中間層にも出力誤差を減少させるような教師信号を与える。したがって, DBP法では, 上層結合係数ばかりではなく下層結合係数の修正も可能となり, 高速化やハードウェア化の可能な2値出力素子のみからなるネットワークが容易に得られる。XORなどの線形分離不能課題に対してDBP法を適用したところ, 単純パーセプトロン学習に比べ学習性能の大幅な向上, 従来型BP法とは同程度の学習能力が得られた。
- 2000-02-03
著者
-
渡辺 一央
北海道工業大学情報ネットワーク工学科
-
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
-
鎌田 修平
北海道工業大学工学部電気工学科
-
小林 靖宏
北海道工業大学工学部電気工学科
-
小西 儀紀
北海道工業大学工学部電気工学科
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