遅延型再起的ニューラルネットにおける学習過程の研究
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概要
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これまで神経生物学は,脳システムでの情報伝達に遅延が存在することを明らかにしており,この事実を元に遅延を考慮した神経回路網モデルがいくつか提案されている.その一つとして,Elmanにより提案されたSRN(Simple Recurrent Network)がある.SRNは,中間層の発火状態が一ステップ後に入力にフィードバックされるとしたモデルであり,その遅延サイズは1である.本研究では, SRNを遅延サイズに関して拡張し,遅延サイズ1からDまでの全遅延フィードバックを内在した一般化SRNモデルを提案し,遅延が学習や汎化に与える影響を議論した.ここで学習サンプルとしては自然言語と対応関係がある文脈自由言語の一つa^nb^nを利用した.一般化SRNにおける計算機実験により,SRNで考慮された遅延サイズ1より大きい遅延サイズにおいて,サンプル学習ばかりでなく汎化が実現できることが明らかになり,遅延の有効性が確認された.
- 2003-01-28
著者
-
白鳥 則郎
東北大学電気通信研究所 情報科学研究科
-
白鳥 則郎
東北大学電気通信研究所
-
原田 耕治
東北大学電気通信研究所
-
島田 智
東北大学電気通信研究所
-
Shiratori Norio
Research Institute Of Electrical Communication Graduate School Of Information Sciences Tohoku Univer
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