階層型ニューラルネットワークにおける荷重係数値の量子化に基づいた学習データの選択と再学習
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概要
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本報告では, 階層型ニューラルネットワーク(階層型NN)における荷重係数値の量子化処理に基づいて, 学習データの選択, 再学習および階層型NNの構造化を行なうため手法を提案する.ここでは, 学習データの選択と階層型NNの構造化に際して, 学習データを表現するために必要なデータ量と学習データを分類するために必要なデータ量の両者のバランスに基づいた考え方を導入している.提案する学習法では, (i)荷重係数値の冗長な量子化ビット数の低減, (ii)量子化処理による学習データの限定化, などの処理によって階層型NNの構造化が実現される.最後に, いくつかのパターン分類問題への適用結果から, 提案手法により階層型NNの構造化と学習データに対するタスク分割が実現できることを具体的に示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-02-01
著者
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