講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-06-15 13:25
2値乱数による神経回路網の学習とベイズ判別関数学習への応用 ○伊藤嘉房(愛知学院大)・キダンビ スリニヴァサン(ケンタッキー大)・泉 寛幸(愛知学院大) NC2007-21 |
抄録 |
(和) |
教師信号が{0,1}に値をとる2値乱数で、目的関数がその条件付平均値の場合、通常の三層神経回路網による学習は一般にかなり困難である。決定論的な関数と異なり、出力と教師信号の差の縮小を目指すだけでは近似の実現は不可能だからである。局所極小や過学習の問題もより深刻である。このような困難を解決するため、隠れ層素子の内部自由度がある程度制限され、その代わり隠れ層素子の数が余儀なく増加している、しかし、結局、訓練を要する常数の総数が少ない神経回路網を構成した。ベイズ判別関数の学習を試したところ、従来型の神経回路網に比べて学習は、より容易であった。 |
(英) |
Learning with dichotomic random teacher signals is a hard task for neural networks, because the learning cannot be completed by simply decreasing the distance between the output and teacher signals. The network meets more often the problems of local minima and overlearnings. To overcome this difficulty we have constructed a three-layer neural network having hidden-layer units with less degree of freedom. It causes increment in the number of the units but the total number of constants to be trained can be decreased. The neural network is applied to learning of the Bayesian discriminant functions. Its performance was better than that of ordinary neural networks. |
キーワード |
(和) |
2値乱数 / 隠れ層素子 / 近似 / ベイジアン判別関数 / 階層型神経回路網 / / / |
(英) |
Dichotomic random variables / hidden-layer unit / Bayesian approximation / Bayesian discriminant function / Layered neural netwoks / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 92, NC2007-21, pp. 75-80, 2007年6月. |
資料番号 |
NC2007-21 |
発行日 |
2007-06-07 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-21 |