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講演抄録/キーワード
講演名 2013-01-24 12:50
分散並列環境における準ニュートン学習アルゴリズムの有効性
佐伯 誠坂下善彦二宮 洋湘南工科大NLP2012-111 NC2012-101
抄録 (和) ニューラルネットワークの主な学習にはバックプロパゲーション法や準ニュートン法など、1次収束性や超1次収束性を持つ勾配法に基づくアルゴリズムが用いられている。特に、学習が困難な問題に対しては準ニュートン法などの超1次収束性を持つアルゴリズムを用いる必要がある。また、これらの学習法は学習データの扱い方の違いからバッチ学習法とオンライン学習法とに分かれている。一方、分散並列環境下における機械学習では、オンライン学習と同様に学習データを分割し,これら分割された学習データを各マシンに分散させ、各マシンごとに1次収束性のアルゴリズムを用いて学習を行うことが主流である。
本研究では、準ニュートン法に基づく学習アルゴリズムの分散並列環境における有効性に関してシミュレーションを用いて検証する。 
(英) This paper describes the feasibility of quasi-Newton method for training feedforward neural networks on the parallel distributed environment. Recently, we have to deal with large data in machine learning. Parallel distributed environment is one of the means to solve this problem. Most of the learning method with huge samples are based on the first order gradient algorithms. The quasi-Newton method is one of the most effective method to training feed forward neural networks. This study verify practiced effectiveness method through computer simulations.
キーワード (和) ニューラルネットワーク / 準ニュートン法 / バックプロパゲーション法 / 分散並列環境 / / / /  
(英) neural networks / quasi-Newton method / back-propagation method / parallel distributed environment / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 389, NLP2012-111, pp. 43-48, 2013年1月.
資料番号 NLP2012-111 
発行日 2013-01-17 (NLP, NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NLP2012-111 NC2012-101

研究会情報
研究会 NC NLP  
開催期間 2013-01-24 - 2013-01-25 
開催地(和) 北海道大学百年記念会館 
開催地(英) Hokkaido University Centennial Memory Hall 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2013-01-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 分散並列環境における準ニュートン学習アルゴリズムの有効性 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study of qusai-Newton training algorithm on parallel distributed environment 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ニューラルネットワーク / neural networks  
キーワード(2)(和/英) 準ニュートン法 / quasi-Newton method  
キーワード(3)(和/英) バックプロパゲーション法 / back-propagation method  
キーワード(4)(和/英) 分散並列環境 / parallel distributed environment  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐伯 誠 / Makoto Saiki / サイキ マコト
第1著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: Shonan Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂下 善彦 / Yoshihiko Sakashita / サカシタ ヨシヒコ
第2著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: Shonan Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 二宮 洋 / Hiroshi Ninomiya / ニノミヤ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: Shonan Inst. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-01-24 12:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2012-111, NC2012-101 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.389(NLP), no.390(NC) 
ページ範囲 pp.43-48 
ページ数
発行日 2013-01-17 (NLP, NC) 


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