非単調ニューロンを用いたDBMの学習に関する考察
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概要
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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)に非単調関数を適用した場合, 学習性能及び速度などに与える影響を数値シミュレーションによって調べ, その評価を行なった. 数値シミュレーションに用いたモデルは2-3-1モデルで, ひとつのバイアスニューロンを持つネットワークである. このモデルにおいて, 隠れ層のニューロンに非単調関数を適用してXOR問題を学習させ, 比較検討を行なった. なお非単調関数としては, end-cut-offタイプ, 森田タイプ及びその変形を用い, その閾値をθとした. 数値シミュレーションの結果, 非単調関数の閾値θを適当な値に設定することにより, 単調関数の場合と同等あるいはそれ以上の学習性能を示すことを確認した. また, そのネットワークの性能をハードウェア化によって検証するため, 回路設計も行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-31
著者
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