多重解像度構造による階層型ニューラルネットワークの学習能力の改善
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概要
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従来のバックプロパゲーション学習では乱数によって設定される初期のネットワーク構造が不適切であることによる学習能力の低下が見られる。階層型ニューラルネットワークを非線形関数展開としてとらえた場合,これは基底関数によって作られる系が不完全であることによって起こる。本研究では離散ウェーブレット展開を実現するようなネットワーク構造を多重解像度構造として提案し、その性質について考察する。またこれをネットワークの初期構造として用いた学習アルゴリズムを提案し,シミュレーションによって従来法と比較して学習能力が改善されることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-11-24
著者
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