適応フィルタリングによる誤差逆伝播学習法に対する慣性項の導入
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概要
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Rumelhartらによる誤差逆伝播学習法の提案以来, 多くの階層型ニューラルネットワークの学習法が提案されている.その一つとして, 木村らは, 従来結合荷重や閾値を最急降下法に基づき独立に更新していた誤差逆伝播学習法に対して, それらの相関を考慮して更新する拡張カルマンフィルタによる誤差逆伝播学習法を提案した.一方, 一般的な誤差逆伝播学習法において, 学習の高速化を目的として慣性項を追加する方法がある.そこで本研究では, 木村らによる拡張カルマンフィルタによる誤差逆伝播学習法に新たに慣性項を追加する方法について考察する.この際, 適応フィルタリングの考え方に基づき, 慣性項の係数を自律的に決定しながら結合荷重や閾値を更新する学習法を提案し, これによる学習進度への効果について報告する.
- 社団法人日本経営工学会の論文
- 1998-12-15
著者
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