対称学習によるパターン分類の収束特性
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概要
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適応フィルタのためのアフィン射影アルゴリズム(APA)を基本パーセプトロンに適用したアルゴリズムとして等比学習アルゴリズム(GLA)が提案されている.本論文では, まず, GLAにおいて学習定数を2とした場合として対称学習アルゴリズム(SLA)を提案する.次に, SLAの次数k, パターン数P, パターン次元Nと収束性の関係についての理論検討を行い, P≧2Nの場合に結合荷重初期値によらずに学習が収束するためには, k<Nでなければならないことを明らかにする.更に, kと収束速度の関係についての理論検討を行い, K=N/2で平均的な収束速度が最大になることを明らかにする.これらは, 計算機シミュレーションにより検証される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-25
著者
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