短期記憶を用いたリカレントニューラルネットワークと高速な構造学習法

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概要

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Elmanのネットワークは時系列の学習において,よく用いられる手法の一つである.しかし,1)学習時間が比較的長い,2)学習がいつも成功するとは限らない,3)汎化能力に対する議論が少ない,4)ユニット数などを試行錯誤的に求めなければならない,などの問題点がある.そこで,本研究では,時系列の学習を容易にするために,Elmanのネットワークに短期記憶を持たせたネットワークを提案する.また,学習アルゴリズムについても,従来トレードオフとされてきた学習の高速化と構造学習の両方を考慮したアルゴリズムを提案する.実験の結果,これらにより,学習時間,収束率,汎化能力が同時に改善されることを確かめた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1999-12-11

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