多層ニュ-ラルネットワ-クの高速化学習法の検討
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概要
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多層ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとしては一般に誤差逆伝播学習アルゴリズムがよく用いられているが，学習が収束するまでに多数の繰り返し学習が必要である。また，学習時の条件により収束までの学習回数は大きく変化し，対象とする問題に合わせて最適な条件を見つけなければならない。今回，われわれはワークステーション上にC言語によるシミュレータを構築し，文字認識や排他的論理和の学習を例題として，学習を高速化する最適条件を解析するとともに，安定化係数αおよびニューロンの特性関数の傾きθの働きに着目し，学習の進行にあわせてこれらを最適条件の範囲で変化させる学習法を考案し，学習の高速化を実現した。
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津山工業高等専門学校 | 論文
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