階層型ニューラルネットワークを用いて任意の確率密度関数を学習する乱数発生器
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概要
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連続確率空間に対する高速な乱数発生器としては、一様乱数出力uを適当な変換関数f(u)に入力して偏りのある分布出力p(v)を得る変換法が有名であるが、変換関数が確率密度関数の積分の逆関数であるために、任意の関数形状に対して簡単には得られない。提案する手法では、階層型ニューラルネットワークを変換関数に用いることで任意の関数に対応する。出力分布p(v)に対応した変換関数の学習では教師信号が、(1)出力vの入力uに対する偏微分値(∂v/∂u)で尚且つ、(2)出力vに依存するため、従来の微分誤差逆伝播法を拡張することで(2)に対応した。計算機実験では、1次元空間での積分可能な二つのピークを持つ確率密度関数p(v)に対応する変換関数が学習できたことを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-15
著者
-
山川 宏
(株)富士通研究所
-
山川 宏
株式会社富士通研究所
-
岡田 浩之
玉川大学工学部
-
岡田 浩之
玉川大学脳科学研究所
-
益岡 竜介
(株)富士通研究所
-
岡田 浩之
(株)富士通研究所,新情報処理開発機構自律学習富士通研究室
-
岡田 浩之
(株)富士通研究所知能システム研究部
-
益岡 竜介
(株)富士通研究所知能システム研究部
-
岡田 浩之
東海大学理学部
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