講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-09 14:55
Feedback Alignmentに基づく自己符号化器のヘブ則様学習アルゴリズムの検討 ○松原 崇(神戸大) CCS2017-24 |
抄録 |
(和) |
多層パーセプトロンの学習アルゴリズムには誤差逆伝播法が用いられてきた.しかし,近年feedback alignmentに関する研究により,学習には層ごとの正確な誤差の伝播は必須でないことが示され,誤差逆伝播法と生体神経系の持つ学習アルゴリズムの橋渡しとなることが期待されている.本稿では,多層パーセプトロンによる自己符号化器に対し,feedback alignmentの拡張を提案し,このモデルがヘブ則に似た特徴を持つことと,自己符号化器をある程度学習させることができることを示す. |
(英) |
Multilayer perceptrons have been trained by the back-propagation (BP) algorithm. Recent studies on feedback alignment (FA) have demonstrated that the BP does not necessarily require an accurate propagation of error signal in a layer-by-layer fashion, and attract attention as a bridge between the BP and a learning mechanism in biological neural networks. This study proposes an extension of FA for autoencoders and demonstrates that the proposed algorithm mimics the formation of Hebbian learning and can train an autoencoder. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 誤差逆伝播法 / / / / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 288, CCS2017-24, pp. 21-24, 2017年11月. |
資料番号 |
CCS2017-24 |
発行日 |
2017-11-02 (CCS) |
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) |
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CCS2017-24 |