誤差順伝播則と線形重回帰による多層神経回路モデルの学習
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概要
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誤差逆伝播則を利用して多層神経回路モデルを学習する場合、出力層に関する教師信号をあらかじめ獲得しておく必要があり、学習信号を逆向きに伝播させるための特定の経路を仮定しなければならない。制御対象の関数形が複雑な場合、教師信号を得るのは難しい。そこで、本研究では広義ニュートン法を用い、制御対象が示した運動誤差を神経回路上を前向き(順方向)に伝播させながら神経回路モデルを学習する誤差順伝播則を提案する。この学習アルゴリズムでは、中間層及び出力層における目標信号(教師信号に対応)が推定できる。これら目標信号を実現するための荷重更新には線形重回帰を利用できるため、最急降下法による荷重更新則に比べ学習回数(荷重更新回数)が少なくて済む。誤差順伝播則を用いたマンピュランダムの学習軌道制御などの結果について述べる。
- 2000-12-01
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