カオス誤差逆伝搬学習モデルと活性化関数
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概要
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ニューラルネットワークの学習において,その活性化関数として正弦波関数を用いた周期型活性化関数を用いたモデルの方が,従来の単調型ニューラルネットワークよりも学習性能が高いと報告されている.本報告では,学習に最適な活性化関数に関して検討を行うために,動径基底関数ネットワーク(MRBFN)を多層に適用した多層動径基底関数ネットワークを提案し,その学習性能について考察を行った.そして,MRBFNが周期型活性化関数とほぼ同等の学習性能を有していることを確認し. MRBFNの学習によって決定される活性化関数が,非単調関数を近似的に実現することにより,活性化関数として,非単調関数学習を用いた方が単調関数よりも,この学習問題において,効率的な学習を行えることを示す.
- 2003-03-10
著者
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