| 講演名 | 2000/3/15 階層型ニューラルネットワークを用いて任意の確率密度関数を学習する乱数発生器 山川 宏, 益岡 竜介, 岡田 浩之, |
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| 抄録(和) | 連続確率空間に対する高速な乱数発生器としては、一様乱数出力uを適当な変換関数f(u)に入力して偏りのある分布出力p(v)を得る変換法が有名であるが、変換関数が確率密度関数の積分の逆関数であるために、任意の関数形状に対して簡単には得られない。提案する手法では、階層型ニューラルネットワークを変換関数に用いることで任意の関数に対応する。出力分布p(v)に対応した変換関数の学習では教師信号が、(1)出力vの入力uに対する偏微分値(∂v/∂u)で尚且つ、(2)出力vに依存するため、従来の微分誤差逆伝播法を拡張することで(2)に対応した。計算機実験では、1次元空間での積分可能な二つのピークを持つ確率密度関数p(v)に対応する変換関数が学習できたことを示す。 |
| 抄録(英) | A transformation method is well-known method for continuous random generator. A transformation function f(u)transform input uniform random vector u to output vector v, which have desired probability distribution We can not always design transformation function, because it is inverse function of integrated probability distribution function. Proposed method uses multi layer perceptron as a transformation function. This perceptron leans suitable transformation function for given probability distribution function using extended differential back propagation algorithm. Simulation demonstrates that transformation function corresponding to the one dimensional twin peak distribution is acquired by using proposed method. |
| キーワード(和) | 微分誤差 / 誤差逆伝播法 / 変換法 / 教師信号 |
| キーワード(英) | differential error / transformation method / teacher signal |
| 資料番号 | NC99-153 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2000/3/15(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） | 階層型ニューラルネットワークを用いて任意の確率密度関数を学習する乱数発生器 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural network based continuous random generator which can learn arbitral probability distribution using differential back propagation algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 微分誤差 / differential error |
| キーワード(2)（和/英） | 誤差逆伝播法 / transformation method |
| キーワード(3)（和/英） | 変換法 / teacher signal |
| キーワード(4)（和/英） | 教師信号 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山川 宏 / Hiroshi YAMAKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所知能システム研究部 FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 益岡 竜介 / Ryuske MASUOKA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所知能システム研究部 FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岡田 浩之 / Hiroyuki OKADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所知能システム研究部 FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 発表年月日 | 2000/3/15 |
| 資料番号 | NC99-153 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 686 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |