リカレントネットを用いた力学系学習におけるモデル選択と局所最適性
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概要
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連続時間リカレントニューラルネット(RNN)を用いて力学系を学習する際, アフィンRNN(A-RNN)を使用する.A-RNNは隠れユニットを可視ユニットの線形写像とするものであり, 常に力学系を生成する.A-RNNを用いた力学系の学習には3層パーセプトロンの学習アルゴリズムを用いる.本論文はその学習におけるモデル選択と局所最適性を論じる.実験の結果, 汎化性能を監視することでモデル選択が可能であることと局所最適解が予想以上に多いことがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-01-22
著者
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
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中野 良平
名古屋工大
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中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
横山 俊治
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
竹島 賢一
名古屋工業大学知能情報システム学科
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