非単調ニューロンにより構成されたボルツマンマシンの統計力学的性質
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概要
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決定論的ボルツマンマシン(DBM)において非単調ニューロンを導入することにより、その学習性能が向上することが知られている。しかし非単調ニューロンにとって最適な学習則または最適な閾値に関しては十分な解析がなされていない。ボルツマンマシンの学習則はその統計力学的性質により導かれるものであるため、本稿では非単調ニューロンにより構成されたボルツマンマシンの統計力学的性質を調べることにより、非単調ニューロンに最適な学習則または閾値について考察する。数値シミュレーションにより検証した結果、非単調ニューロンの場合も平衡状態における各状態の出現確率はボルツマン分布となることが分かった。また、これより今まで求めることが困難であった最適な閾値を求めることが可能であることを示す。
- 2002-05-13
著者
-
中島 康治
東北大学 電気通信研究所
-
佐藤 茂雄
東北大学 電気通信研究所
-
金城 光永
琉球大学
-
石田 文彦
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
-
芳賀 琢哉
東北大学 電気通信研究所 中島研究室
-
金城 光永
東北大学 電気通信研究所 中島研究室
-
石田 文彦
東北大学 電気通信研究所
-
金城 光永
琉球大学工学部
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