| 講演名 | 1996/2/3 階層型ニューラルネットの揺らぎ駆動学習動作 角田 有希, 三谷 光照, 大堀 隆文, 渡辺 一央, |
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| 抄録(和) | 揺らぎによって駆動される, 非巡回神経回路網 (NN) のための学習法を提案した. NN 内の各ニューロンは, ランダムに変動する揺らぎ源を内蔵するため, 各ニューロン周辺量および NN の出力誤差もランダムに変動する. このとき, 簡単な相関処理により, ニューロンモデルが連続か離散かにかかわらず, NN の学習を可能とする. 次に, 階層型 NN に適用し, 簡単なシミュレーションを行った結果, BP法と同等の収束性能を有することが確認できた. また, 線形しきい値ニューロンを含む 3層NN の学習が可能であり, 従来困難であった不連続関数の関数近似, ベクトル量子化が容易に実現できることがわかった. 更に, ピュアカオス揺らぎによる学習も可能である. 本学習法は, すべての結合係数の修正量を簡単な時間平均処理によって同時に演算できる点で, 並列分散処理との親和性に優れていると考えられる. |
| 抄録(英) | We propose fluctuation-driven learning method for feedforward neural networks. As each neuron within the network has a random-fluctuation source, the state of each neuron and the error of network outputs fluctuate. This method can make the networks learn by simple averaging processes whether the neuron model is continuous or discrete. Simulations of several tasks demonstrate the validity of the proposed learning method. For example, simulations show that the networks including discrete neurons easily realize the approximation of discontinuous function and the vector quantization. Furthermor, yhey clarify that the networks can learn by pure chaos fluctuations, too. This method can be considered familiar to parallel distributed processing because the modification of every connection can be excuted simply, individually and simultaneously. |
| キーワード(和) | 揺らぎ駆動学習 / 非巡回神経回路網 / 理論 / シミュレーション / 階層型ニューラルネット |
| キーワード(英) | fluctuation-driven learning / feedforward neural network / theory / simulation / multi-layered neural network |
| 資料番号 | NC95-106 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1996/2/3(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 階層型ニューラルネットの揺らぎ駆動学習動作 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance of fluctuation-driven learning for feedforward neural networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 揺らぎ駆動学習 / fluctuation-driven learning |
| キーワード(2)（和/英） | 非巡回神経回路網 / feedforward neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 理論 / theory |
| キーワード(4)（和/英） | シミュレーション / simulation |
| キーワード(5)（和/英） | 階層型ニューラルネット / multi-layered neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 角田 有希 / Yuuki KAKUTA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 三谷 光照 / Mitsuaki MITANI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大堀 隆文 / Takahumi OOHORI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 渡辺 一央 / Kazuhisa WATANABE |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1996/2/3 |
| 資料番号 | NC95-106 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 506 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
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