| 講演名 | 2003/3/10 大域的準最適H_∞学習の挙動 西山 清, 落宰 公志, |
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| 抄録(和) | ニューラルネットワークにおける学習とは、所望の入出力関係(写像)を満たすようにニューロン間における結合重みとしきい値を更新する過程である。この更新を行うための学習法としてバックプロパゲーション(backpropagation: BP)法や拡張カルマンフィルタ(EKF)に基づく学習が知られている。しかし、これらの学習法は結合重みやしきい値の初期値によって学習回数に大きなばらつきが生じると云った問題があった.それに対し、先に提唱した最悪誤差を最小とするH_∞学習は、結合重みやしきい値の初期値の変化に対して優れたロバスト性もつと共に、過学習を抑制する効果もそなえていろことが示されている。本論文では、大域的準最適H_∞学習アルゴリズム(g-EHF)の挙動を重み空間と誤差曲面において詳細に解析し、H_∞学習の優れたロバスト性の発生メカニズムを明らかにすることを試みる。 |
| 抄録(英) | Back propagation (BP) method and the extended Kalman filter (EKF) learning algorithms are known as a conventional learning algorithm for layered neural networks. However, their learning speed (or the number of learning iterations ) is strongly affected by the initial values of weight coefficients and thresholds. This paper focuses on a globally suboptimized H_∞-learning algorithm (g-EHF), investigating details of its behaviors on the error surface as well as in the weight space using computer simulations. Our aim in the present paper is to clarify the mechanism for robustness of the H_∞-learning to variations in the initial weight vector. |
| キーワード(和) | H_∞学習 / H_2学習 / BP / 重み空間 / 誤差曲面 / 学習アルゴリズム |
| キーワード(英) | H_∞-learning / H_2-learning / BP / weight space / error surface / learning algorithm |
| 資料番号 | NC2002-143 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/3/10(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 大域的準最適H_∞学習の挙動 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Behaviors of Globally Suboptimized H_∞-Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | H_∞学習 / H_∞-learning |
| キーワード(2)（和/英） | H_2学習 / H_2-learning |
| キーワード(3)（和/英） | BP / BP |
| キーワード(4)（和/英） | 重み空間 / weight space |
| キーワード(5)（和/英） | 誤差曲面 / error surface |
| キーワード(6)（和/英） | 学習アルゴリズム / learning algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西山 清 / Kiyoshi NISIYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報システムエ学科 Department of Computer and Information Science, Iwate University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 落宰 公志 / Koushi OCHISAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部情報システムエ学科 Department of Computer and Information Science, Iwate University |
| 発表年月日 | 2003/3/10 |
| 資料番号 | NC2002-143 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 729 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |