非単調ニューロンを用いたDBMの学習性能に関する考察
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概要
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自己連想記憶では、ニューロンの活性化関数として単調増加関数を用いるより、ある特定の非単調増加関数を用いた方が記憶容量が増加することが報告されている。また様々な学習則を持つニューラルネットワークでは、ニューロンの活性化関数に単調増加関数を用いたものが主であるが、非単調増加関数を用いた場合についてはまだ研究例が少ない。そこで本稿では、学習則を持つネットワークで代表的な決定論的ボルツマンマシン (DBM) に非単調増加関数を適用した場合、学習性能及び速度などにどのような効果を与えるかシミュレーションによって調べ、その評価を行なうことを目的とする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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