講演名 2002/12/6
ニューロンモデルにおける双対性を用いた教師あり学習則
山田 樹一, 黒柳 奨, 岩田 彰,
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抄録(和) 一般的に用いられるニューロンモデルには結合重みベクトルと入力ベクトルとの間に双対性が存在する。ニューロンモデルに対して望ましい結合重みを求めるアルゴリズムがある場合、望ましい結合重みを求めると同時に双対性を利用して望ましい入力を求めることが出来る。そのニューロンモデルへの入力が他のニューロンモデルの出力の場合、望ましい入力は接続された前段のニューロンモデルの望ましい出力、すなわち教師信号となる。本研究ではこのようにして得られた教師信号を元にニューラルネットワークの学習を行う。例として、LVQに出力層を追加したネットワークとそれに対する学習則を提案した。カテゴリ識別問題においてLVQと比較実験を行った結果、提案手法では学習を1パスで行え、かつ動的なカテゴリの割り付けを行うことができ、またLVQと比較して良い識別率を得ることができた。
抄録(英) Duality is a property that is found to be exists between weight vector and the input vector of an artificial neuron model. When the desired value of synaptic weight is able to be obtained by an algorithm, the duality property enable us to also calculate the desired value of the input, simultaneously. Furthermore, when the input to a neuron model is obtained from output of the other neuron to which it is connected, the desired input of the former neuron is identical to the desired output of the latter. As an example, we propose a learning rule for a network that have an additional output layer to an LVQ network. The simulation result of a classification problem showed that the proposed algorithm outperformed the LVQ, and the category allocation to the neuron could be performed dynamically.
キーワード(和) 双対性 / ニューラルネットワーク / 学習則 / LVQ
キーワード(英) duality / neural network / learning rule / LVQ
資料番号 NC2002-90
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2002/12/6(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) ニューロンモデルにおける双対性を用いた教師あり学習則
サブタイトル(和)
タイトル(英) A supervised learning rule using duality in neuron model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 双対性 / duality
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network
キーワード(3)(和/英) 学習則 / learning rule
キーワード(4)(和/英) LVQ / LVQ
第 1 著者 氏名(和/英) 山田 樹一 / Kiichi YAMADA
第 1 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 電気情報工学科
Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 黒柳 奨 / Susumu KUROYANAGI
第 2 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 電気情報工学科
Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 岩田 彰 / Akira IWATA
第 3 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 電気情報工学科
Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology
発表年月日 2002/12/6
資料番号 NC2002-90
巻番号(vol) vol.102
号番号(no) 508
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日