H_∞学習 : 局所的最適化アプローチ
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概要
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ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとしてバックプロパゲーション(BP)法が広く用いられている。しかし、BP学習法では学習が遅く、かつ結合係数やしきい値の初期値によって学習効率に大きなばらつきが生じると云った問題があった。拡張カルマンフィルタに基づく学習法では、学習回数を大幅に削減できるもののBP法と同様にロバスト性が乏しく、過学習の問題もあった。そこで、拡張H_∞フィルタ(EHF)に基づくロバストな学習法であるH_∞学習を提案し、ネットワーク全体に対して大域的にH_∞準最適なg-EHF学習アルゴリズムを導出した。しかし、g-EHF学習アルゴリズムは、比較的大規模なネットワーク、特に多出力系において計算量が膨大となった。そこで、本論文では、あるニューロンに接続される結合重みとしきい値を順次更新して行き、ネットワーク全体の重みとしきい値を更新する、局所的にH_∞準最適なl-EHF学習アルゴリズムを導出する。
- 2002-03-13
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