階層型ニューラルネットワークの活性化関数の適応的学習とその効果
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概要
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本稿では、階層型ニューラルネットワークの誤差逆伝搬法において、重みと閾値だけではなく、シグモイド型の活性化関数における傾きの係数も学習し、その効果を調べた.問題については非線形分離問題を2種用意し、既定の平均自乗誤差を下回った回数と下回った時の学習回数を調べ、学習成功率と平均学習回数を求めた.結果、問題によって効果に差異があるが、傾きを学習した場合においての学習の加速が確認できた.よって、本稿で設定した問題では傾きの学習はネットワークの学習の加速に有効であることが確認できた.
- 2011-03-03
著者
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学工学部電気系
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学 工学部
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学大学院工学研究科
-
中川 匡弘
長岡技科大
-
清 大輔
長岡技術科学大学
-
Nakagawa M
Nagaoka Univ. Technol. Niigata
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学
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