中間層ユニットヘ問題分割に基づく教師信号を与えるニューラルネットワーク学習法

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概要

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本稿では,階層的に分割した学習問題を中間層ユニットの教師信号として与えることにより,生成的学習法と同等の学習性能を持ち,より小規模な構造のネットワークを生成する学習法を提案する.本学習法では,学習問題をパターン数に基づいて階層的に分割することによりサブ学習問題を生成し,その階層性に応じてネットワーク構造を決定し,出力ユニットに対するオリジナルの学習問題を用いた学習に加えて,中間層ユニットに対するサブ学習問題を用いた学習を逐次的に繰り返し行う.中間層ユニットにサブ学習問題を学習させることにより,特徴発見器の機能を持たせることができ,生成的学習法と同様に学習時間の短縮および収束性の改善が期待できる。本学習法をパリティ判定問題,関数近似問題,アヤメ分類問題および二重螺旋問題に応用した結果,提案した学習法が標準BP学習法および生成的学習法に比ベて学習時間が短く収束性の高いことが示された。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
1997-03-18

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