離散学習パラメータを持つバックプロパゲーション学習法の評価

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概要

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本研究ではバックプロパゲーション(BP)アルゴリズムを用いた階層型フィードフォワードニューラルネットワークに対し、学習過程において必要となる結合係数とオフセットの更新量の離散化に関する考察を行った。BPアルゴリズムは階層型フィードフォワードニューラルネットワークに適用される教師付き学習法であり、パターン認識システムを構築するために有効な手法である。しかし、このアルゴリズムを適応したニューラルネットワークは学習過程で高精度乗算を必要とするため、そのハードウェア化は非常に困難である。そこで本提案手法では学習時に用いるパラメータの離散化を行い、ネットワークの単純化を試みる。また、本手法を用いた場合のネットワークの学習能力ついて考察する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-07-30

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