状態最適化に基づくパーセプトロン逆伝搬学習
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概要
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本報告ではハミルトン関数によるパーセプトロンの逆伝搬(BP)学習の定式化を行っている。それによって、BP法により学習される重みはハミルトン関数を最小にする最適重みであり、BP学習アルゴリズムはそれを求める勾配法を用いた逐次解法であることを明らかにしている。つぎに、ハミルトン関数をもちいてパーセプトロンの各層の状態(各層ニューロンの出力)を最適するように重みを修正する状態最適化BP学習法をみちびている。この学習法は学習率を最適化するアルゴリズムにより実行している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-06-17
著者
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