リファレンスにノイズが乗った場合のノードパータベーション学習(確率モデル,統計,学習,神経ダイナミクス,一般)
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概要
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ニューラルネットワークの学習法の一つであるノードパータベーション学習は,actor-critic型の強化学習の枠組みに適用できるため,実際の脳の中で使われているのではないかという期待がもたれている.ノードパータベーション学習は,摂動としてのノイズが与えられたもとでの出力の評価値とリファレンスとの差に基づいて結合加重を更新する学習法である.これまでノードパータベーション学習では,リファレンスとしてノイズが与えられない場合の評価値が用いられてきた.しかしながら,一般に神経活動には常にノイズが乗っているため,ノイズのないリファレンスが得られることは稀であると考えられる.本研究では,リファレンスにノイズが乗った場合の学習則を提案し,線形パーセプトロンを用いてその性能を解析的に評価した.その結果,リファレンスにノイズが乗った場合でも学習は成功し,さらにノイズがない場合と比べ残留誤差が出力素子数の分だけ減少することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-12
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
片平 健太郎
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
片平 健太郎
Jst Erato:理研脳総研:東大院新領域
-
長 竜也
東京大学大学院新領域創成科学研究科
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