講演名 2004-06-21
ボルツマンマシンの高速化(「自動推論:帰納,演繹,モデル検査/生成,学習,発見,仮説推論、論理プログラム,プランニングetc.」及び一般)
伊藤 大介, 鳥居 圭太, 宗久 知男,
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抄録(和) ボルツマンマシンの学習には,多くの計算時間が必要になる.そこで,学習の高速化のために,統計を取る2つのステップについて,以下のことを行う.まず1つ目のステップでは,付加する隠れ素子に対し,入力素子,出力素子,隠れ素子の値が線形分離になるようにする.この線形分離よって,入力素子,出力素子固定での統計を取る必要が無くなる.2っ目のステップ,つまり入力素子固定,出力素子,隠れ素子自由での統計を,平均場理論によって近似する.この解析的手法により,時間を大幅に短縮できる.この2つの方法を,nビットパリティ間題で検証する.
抄録(英) Learning in a Boltzmann machine requires a very long calculation time because of statistical averaging. In order to reduce the time, the following improvements are performed on two steps where statistical averaging is taken in previous methods. At the first step, values of input units, output units and added hidden units are fixed so that they are separated linearly. By this separation, the necessity of taking statistics in the fixed state of input units and output units is lost. At the next step, statistical averaging in the state of fixed input units, freed output units and hidden units is approximated by the mean field theory. By this analytical technique, the calculation time can be shortened sharply. We show these two techniques in the n-bit-parity problem.
キーワード(和) ボルツマンマシン / 線形分離 / 隠れ素子 / 平均場理論
キーワード(英) Boltzmann machine / linear separation / hidden unit / mean field theory
資料番号 AI2004-11
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 2004/6/14(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) ボルツマンマシンの高速化(「自動推論:帰納,演繹,モデル検査/生成,学習,発見,仮説推論、論理プログラム,プランニングetc.」及び一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Accelerating Boltzmann machine
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ボルツマンマシン / Boltzmann machine
キーワード(2)(和/英) 線形分離 / linear separation
キーワード(3)(和/英) 隠れ素子 / hidden unit
キーワード(4)(和/英) 平均場理論 / mean field theory
第 1 著者 氏名(和/英) 伊藤 大介 / Daisuke Itoh
第 1 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部
Faculty of Engineering, University of Yamanashi
第 2 著者 氏名(和/英) 鳥居 圭太 / Keita Torii
第 2 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部
Faculty of Engineering, University of Yamanashi
第 3 著者 氏名(和/英) 宗久 知男 / Tomo Munehisa
第 3 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部
Faculty of Engineering, University of Yamanashi
発表年月日 2004-06-21
資料番号 AI2004-11
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 133
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日