| 講演名 | 1998/7/27 多層ニューラルネットワークのブロック直交射影学習 三好 誠司, |
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| 抄録(和) | 適応フィルタのためのアフィン射影アルゴリズム(APA)を基本パーセプトロンに適用したアルゴリズムとして等比学習アルゴリズム(GLA), 対称学習アルゴリズム(SLA)が提案されている.κ次のGLA, SLAでは分類すべきκ個のパターンの直交補空間に向かって垂直に結合荷重ベクトルの更新を行う.すなわち, それらはブロック直交射影学習と呼べるものである.本稿では, このブロック直交射影学習を階層型ニューラルネットワークに適用したアルゴリズムとしてBOPMを提案する.さらに, BOPMの収束特性に関する計算機シミュレーションの結果について述べる.BOPMにおいては次数を適切に選択することにより誤差逆伝搬より高速な学習を実現できる可能性がある. |
| 抄録(英) | The geometric learning algorithm(GLA)and the symmetric learning algorithm(SLA)were proposed for an elementary perceptron. They are applications of the affine projection algorithm(APA)which is the algorithm for adaptive filters. In the case of κth order GLA and SLA, the connection weight vectors are updated vertically towards the orthogonal complement of κ patterns to be classified. Therefore, it can be said that they are the block orthogonal projection learning algorithms. In this report, the block orthogonal projection learning algorithm is modified and applied to multilayer neural networks, that is, the BOPM. The convergence properties of the BOPM are investigated through computer simulation. By selecting the order appropriately, the BOPM has the possibilities to realize faster learning than the basic back error propagation. |
| キーワード(和) | GLA / SLA / BOPM / ブロック直交射影学習 / 階層型ニューラルネットワーク / パターン分類 |
| キーワード(英) | GLA / SLA / BOPM / block orthogonal projection / multilayer neural network / pattern classification |
| 資料番号 | NC98-37 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/7/27(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| 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） | 多層ニューラルネットワークのブロック直交射影学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Block Orthogonal Projection Learning for Multilayer Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | GLA / GLA |
| キーワード(2)（和/英） | SLA / SLA |
| キーワード(3)（和/英） | BOPM / BOPM |
| キーワード(4)（和/英） | ブロック直交射影学習 / block orthogonal projection |
| キーワード(5)（和/英） | 階層型ニューラルネットワーク / multilayer neural network |
| キーワード(6)（和/英） | パターン分類 / pattern classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三好 誠司 / Seiji MIYOSHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸高専電子工学科 Department of Electronic Engineering, Kobe City College of Technology |
| 発表年月日 | 1998/7/27 |
| 資料番号 | NC98-37 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 219 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |