ボルツマンマシンにおける学習係数最適化の実験的検証(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
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概要
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ボルツマンマシンの学習における代表的な学習法として,Kullback情報量を目的関数とする勾配法がある.Bianchiらは勾配法におけるKullback情報量の変化の下限を可能な限り大きくなるような学習係数の設定法を提案した.小松はその下限を最適化する手法を提案し,情報量変化の下限が改良できることを示した.本研究では計算機シミュレーションから学習時における両手法の効果を実験的に検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-19
著者
-
大堀 隆文
北海道工業大学情報デザイン学科
-
大堀 隆文
北海道工業大学
-
三田村 保
北海道工業大学情報デザイン学科
-
長沼 秀典
北海道工業大学大学院工学研究科電気工学専攻
-
小松 隆行
北海道工業大学
-
大堀 隆文
北海道工業大学未来デザイン学部メディアデザイン学科
-
三田村 保
北海道工業大学工学部情報デザイン学科
-
三田村 保
北海道工業大学未来デザイン学部メディアデザイン学科
-
三田村 保
北海道工業大学
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