Magic Brush法を用いた層状ニューラルネットワークの大域収束する学習法に関する考察
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概要
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多層ニューラルネットワークが非線形近似モデルとして, パターン認識等の情報処理に広く応用されている. 学習方法として一般に広く用いられている誤差逆伝搬法は, 最急降下法により, 出発する位置から下凸の誤差曲面を下っていき, 局所極小点に収束する. しかし, 多峰性を持つ曲面ではこの局所極小点が大域最小点であるかは不明である. 本報告では, 大域最小点を見つける有効な手段として, 最急降下法の局所点探索の効率の良さ, 勾配場の大域的な微分構造を利用したMagic Brush法を用いた大域収束性の保証される学習法について収束特性, 実現方法及びRBFネットへの拡張などを考察し, 更に文字認識において本手法の適用を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
-
趙 晋輝
中央大学理工学部情報工学科
-
宇野 晋平
中央大学理工学部電気・電子工学科
-
趙 晋輝
中央大学理工学部
-
宇野 晋平
中央大学 理工学部 電気・電子工学科
-
趙 晋輝
中央大学理工学研究科情報工学専攻
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