介在素子を付加した階層型ニューラルネットワーク
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概要
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階層型ニューラルネットワークは中間層の素子数を増やせば表現能力が向上するが, 学習に誤差逆伝搬学習則を用いる場合, 素子数の増加は必ずしも学習能力の向上にはつながらない.この学習能力に影響を与える要因の一つは, ネットワークの構造である.そこで本論文では, 小脳皮質や大脳皮質のネットワーク構造をヒントに, 従来の階層型ニューラルネットワークの層間に2種類の介在素子, すなわち特徴検出素子とカテゴリ化素子を付加することを提案し, これらの介在素子を付加した階層型ニューラルネットワークの一般的な学習則を導いた.次に, 3層ニューラルネットワークにおいて介在素子を付加しない場合, 特徴検出素子を付加した場合, カテゴリ化素子を付加した場合の3通りについて計算機シミュレーションを行い, それぞれの学習能力を調べた.その結果, 単に中間層の素子数を増やすよりも, 介在素子を付加した方が正確な学習ができ, しかも高い学習能力を得られることが分かった.また, 特徴検出素子よりもカテゴリ化素子を用いた方が少ない素子数で同等の学習能力を得られることが明らかになった.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 1999-09-27
著者
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