階層形ニューラルネットワークにおける非線形シナプスの選択学習法
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概要
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階層形ニューラルネットワークは, 隠れ層の段数, 隠れユニット数, 活性化関数等を最適化する必要がある. このために, 活性化関数の学習法やユニット入力部を非線形化する方法が提案されている. 非線形化の方法として高次多項式を用いる方法があるが, 入力次元が高い場合は高次多項式の項数が莫大となり, ネットワークの規模や学習の点から問題となる. 本論文では, 高次多項式における有効な項を学習中に選択する方法を提案する. 遺伝的アルゴリズム(GA)をベースとしているが, ネットワークの内部情報により遺伝子の選択順位を決めている. また, 選択される項数が減少する仕組みになっており, 当初設定した項数制限よりも少ない項数が選択される. 多項式の項選択と活性化関数の学習を同時に行う方法も検討している. シミュレーション実験では, 関数近似やパターン分類問題を取り上げ, 標準的なGAによる方法との比較を通して本方法の有効性を確認している.
- 2001-03-15
著者
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
平野 晃宏
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
-
中山 謙二
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
-
房川 実
金沢大学 工学部 情報システム工学科
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