改良型オンライン準ニュートン法に対する学習データの与え方の影響に関する考察
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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した改良型オンライン準ニュートン法が提案された.オンライン学習及びバッチ学習法よりも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に適用し,その有効性に関して検証する.さらに,学習データの与え方にランダム性を付与した場合の収束性への影響に関して,シミュレーションを用いて検証する.
- 2011-03-03
著者
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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
-
阿倍 俊和
湘南工科大学大学院工学研究科電気情報工学専攻
-
坂下 義彦
湘南工科大学工学部情報工学科
-
二宮 洋
湘南工科大学
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