入力が相関を有するオンライン学習の統計力学(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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学習機械が単純パーセプトロンであり,入力が相関を有する場合のオンライン学習について統計力学的手法を用いて解析する.代表的な三学習則に関して調べた結果,へブ学習とアダトロン学習では入力の相関が大きいほど学習が遅くなり,汎化誤差に下限が存在するのに対し,パーセプトロン学習では学習速度が入力の相関の影響を受けず,汎化誤差の下限も存在しないことが明らかになった.また,学習の初期段階で学習が急速に進む特異なダイナミクスを有することが明らかになった.
- 2010-10-28
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