学習データの与え方を改良した勾配学習アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの学習に関する研究(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,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に対して、勾配法に基づくアルゴリズムが様々提案されている.その中で,学習データの与え方に関する研究として,オンライン学習法及びバッチ学習法に関する研究がある.近年,準ニュートン法に対して学習データの与え方を改良することで,オンライン及びバッチ学習法の収束性が大幅に向上することが示された.本研究では様々な勾配系アルゴリズムに対して学習データの与え方を改良する手法を適用し,各アルゴリズムの収束性をシミュレーションを用いて検証する.
- 2010-06-11
著者
-
坂下 善彦
湘南工科大学 情報工学科
-
阿部 俊和
湘南工科大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
二宮 洋
湘南工科大学工学部情報工学科
-
二宮 洋
湘南工科大学大学院工学研究科電気情報工学専攻
-
坂下 善彦
湘南工科大学工学部情報工学科
-
坂下 善彦
湘南工科大学
-
二宮 洋
湘南工科大学
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