誤差逆伝搬学習における活性化関数と学習特性
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概要
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ニューラルネットワークの学習速度・収束性には学習アルゴリズム,活性化関数の形状,ネットワークサイズなどが密接に関係している.本報告では,ニューラルネットワークの活性化関数に着目し,結合荷重の学習と共に学習問題に適した活性化関数を学習するモデルとして,動的活性化関数ニューラルネットワークを構築し,また,その基底関数としてSine関数を用いることを提案する.本モデルでは,複数の基底関数を重ね合わせることによって活性化関数を形成する.その結果,活性化関数が柔軟に構成でき,学習対象を表現する能力向上が期待される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-10-08
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