逐次型 Kick Out 法
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概要
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神経回路網モデルの学習において、評価関数曲面が谷の構造をもつ場合、谷を横切る方向に重みが振動し、収束が遅くなる。この問題を解決したアルゴリズムとして、Kick Out法を提案した。しかしながら、この加速化法は、全学習パターンをネットワークに提示した後に重みを更新する一括学習方式(一括型)であるため、逐次学習方式(逐次型)と比較して、一回の重みの更新に要する計算量が多いという問題がある。逐次型学習方式が実現できれば、更に収束に要する計算時間(計算量)を削減できると考えられる。そこで本稿では、逐次型Kick Out法を提案し、その性能を評価した結果を報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
落合 慶広
NTT ヒューマンインタフェース研究所
-
落合 慶広
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
曽根原 登
NTT ヒューマンインタフェース研究所
-
Sonehara Noboru
The National Institute Of Informatics
-
鈴木 英人
NTT ヒューマンインタフェース研究所
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