| 講演名 | 1997/3/17 リカレントネットによる有限オートマトンの適応的アニーリング学習法 新井 賢一, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | リカレントネット(RNN)による有限オートマトン(FSA)のアニーリング学習法において、ニューロゲインパラメータ(β)および学習率(η)を適応的に制御する新学習法について報告する。前回、βがある臨界値より大きいときリカレントネットが安定した状態遷移を行うこと、さらにアニーリング学習法を用いることで安定動作を得つつ学習効率が改善されることを報告した。しかし、オートマトンの性質によっては途中で誤差が増加するという問題が生じることがあった。今回提案する適応的アニーリング学習法を用いれば、安定な状態遷移が高速かつ安定に学習出来ることを示す。 |
| 抄録(英) | In the learning of finite state automata (FSA) by a recurrent neural network (RNN), we report a new annealed learning method that adaptively adjusts the neuro gain (β) and a learning rate (η). In the previous report, we proved that an BNN can get stable transitions among clusters when β is larger than the critical value and proposed the annealed learning method with a fixed scheduling of β. In the method, however, an error sometimes rapidly grows after a long term learning. Thus, we propose an adaptive annealed learning method to overcome this problem and to get stable cluster transitions faster and stably. |
| キーワード(和) | リカレントネット / 有限オートマトン / 軌道の安定性 / 適応的アニーリング |
| キーワード(英) | recurrent neural network / finite state automata / stability / adaptive annealing |
| 資料番号 | NC96-130 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | リカレントネットによる有限オートマトンの適応的アニーリング学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive Annealed RNN Learning of Finite State Automata |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントネット / recurrent neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 有限オートマトン / finite state automata |
| キーワード(3)（和/英） | 軌道の安定性 / stability |
| キーワード(4)（和/英） | 適応的アニーリング / adaptive annealing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 新井 賢一 / Ken-ichi Arai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学研究所 NTT Communication Science Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 良平 / Ryohei Nakano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学研究所 NTT Communication Science Laboratories |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-130 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |