複素BFGS法を用いた複素ニューラルネットワークの学習法(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング,学生論文特集秀逸論文,<特集>学生論文)
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概要
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複素ニューラルネットワーク(複素NN)における学習法として,複素バックプロパゲーション学習法(複素BP法)が知られる.複素BP法は,実BP法と比較して学習が速く進むという特性を有する.また,複素BP法はアフィン変換能力を有するとの報告があり,複素NNの学習法として広く用いられる.他方,複素NNの学習法として準Newton法が用いられた事例はほとんどない.本論文では,複素NNの中で広く知られる複素多層パーセプトロンを対象にして,BFGS公式を用いた複素BFGS法並びに複素モデルにおける直線探索法を提案する.また,計算機実験にて複素BP法と複素BFGS法の求解能力並びに計算時間を比較して,複素BFGS法の有効性を示す.
- 2013-03-01
著者
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