ニューラルネットを用いた逆システム (多価関数) の近似法
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概要
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人力x, 出力yのシステムy=f(x)の逆関数x=f^<-1>(y)が多価関数になる場合には, ニューラルネットによる逆システムの学習が難しい. そこで本論文では, まず逆システムとして(y, x)→xなる写像を拡張された一般化学習方式を応用してニューラルネットに学習させる. 次に, 得られた逆システム (非線形方程式) を出力所望値y_dを与えたもとで逐次代入法で解き, 入力所望値x_d を求めるという方法で逆システム (多価関数) の学習を行う. その際, 逐次代入法の収束条件を満足するようなニューラルネットの学習問題を満足最適化問題として定式化し, それを微分不可能最適化手法を用いて解く. シミュレーション実験の結果, 1対多対応の逆システムが得られることが確認できた.
- 1999-07-25
著者
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