特異領域を活用した多層パーセプトロン探索法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
多層パーセプトロンの探索空間には,隠れユニット数が一つ少ないモデルの最適解と等価な出力を出すパラメータ領域が特異領域を形成し,学習の停滞を招くため回避や解消が模索された.本稿では,可約性写像を用いて特異領域を積極的に利用して,探索空間に多数存在すると思われる局所最適解の中から,さまざまな隠れユニット数にふさわしい良解を系統的に得る探索法(特異階段追跡法)を提案し,計算機実験にて有効性を評価する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-01-17
著者
関連論文
- 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,学生論文)
- 特異領域を活用した多層パーセプトロン探索法
- 特異領域を活用した多層パーセプトロン探索法
- 特異領域を利用した多層パーセプトロン探索法の探索枝刈り(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)
- 特異階段追跡法を用いたサンプリング法による多層パーセプトロンモデル選択
- 特異階段追跡法を用いたサンプリング法による多層パーセプトロンモデル選択