重み故障にフォールトトレラントな階層型ニューラルネットワークの構築
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概要
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階層型ニューラルネットワーク(MNN)に断線故障やノイズを注入して学習を行うことによって耐故障性を獲得させる研究が従来研究されているが, これらの多くは結合線の断線故障に対する耐故障性を対象としている.本研究では, まず, 学習過程におけるMNNの結合線の重み分布が学習の初期設定でほぼどのような範囲にあるかを調べる.ついで, この範囲をもとに, それから予想される結合線の重みの範囲内で結合線の重みに故障を注入して学習を行う.注入する重みによって耐故障性がどのようになるかをシミュレーション実験により調べる.耐故障性の評価として, 各故障重みごとの必須結合線の個数を用いる.注入する重みを範囲の境界にしたとき, その範囲内のすべての重みについて必須結合線の個数は0になるという興味ある結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-05-22
著者
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