逆伝播誤差可変型学習法による学習停滞回避
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概要
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誤差逆伝播学習則(以下BP則)を用いた階層構造ニューラルネットワークはパターン認識に有効であるが、教師信号と異なる飽和領域に入力値が存在した場合に、誤差の増加に関わらず、係数修正量は減少し、学習停滞、停止の一要因となる。本論文では、係数更新量を均一にかつ、効果的に増加させる手法(逆伝播誤差可変型学習法)を提案し、学習停滞の回避を行う。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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