| 講演名 | 1994/5/19 反学習を行う疑似競合ネットワーク 金道 敏樹, |
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| 抄録(和) | 連続な非線形関数を近似するモデルである疑似競合ネットワークは、中間層の素子の集団反応強度が一定という特性と、素子数の変化を含む学習アルゴリズムを有することから、目的関数を反映した構造を素早く形成するとともに高い汎化能力を持っている。この疑似競合ネットワークの学習アルゴリズムが、反学習を含むものに拡張される。導入された反学習アルゴリズムは局所情報だけを用いる点に際だった特徴があり、その計算量は非常に少ない。反学習を含む学習アルゴリズムを用いることによって、疑似競合ネットワークにおいて活性化される素子数は約20%減少する。反学習によって誤差の増加がみられるものの目標精度を十分満たし、学習速度もほとんど影響を受けない。こうした優れた性質は、疑似競合ネットワークが、中間層の素子の集団反応強度が一定という特性をもち、局所分散表現モデルであることに起因する。 |
| 抄録(英) | A quasi-competitive network(QCNet)is a neural network model to approximate nonlinear functions.As the total activation of a hidden layer is fixed,QCNet gives a high performance on the interpolation between the given data.The learning is very fast because QCNet adapts its model size to a target function by creating new units.In this paper the author proposes the generalized learning algorithm which includes unlearning.QCNet is a model which represents the function from local infomation.The unlearning algorithm is simple because it needs only local informations of the model.This generalized learning algorithm suppresses the number of active units,but dosen′t effect the outpu t error and the learning speed. |
| キーワード(和) | 疑似競合ネットワーク / 反学習 / 局所分散表現 |
| キーワード(英) | quasi-competitive / unlearning / local distributed upresentation |
| 資料番号 | NC94-2 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1994/5/19(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） | |
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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） | 反学習を行う疑似競合ネットワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A quasi-competitive network with unlearning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 疑似競合ネットワーク / quasi-competitive |
| キーワード(2)（和/英） | 反学習 / unlearning |
| キーワード(3)（和/英） | 局所分散表現 / local distributed upresentation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金道 敏樹 / Toshiki Kindo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 松下技研 Matsushita Research Institute,Tokyo |
| 発表年月日 | 1994/5/19 |
| 資料番号 | NC94-2 |
| 巻番号（vol） | vol.94 |
| 号番号（no） | 40 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |