| 講演名 | 2002/1/22 リカレントネットを用いた力学系学習におけるモデル選択と局所最適性 横山 俊治, 竹島 賢一, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | 連続時間リカレントニューラルネット(RNN)を用いて力学系を学習する際, アフィンRNN(A-RNN)を使用する.A-RNNは隠れユニットを可視ユニットの線形写像とするものであり, 常に力学系を生成する.A-RNNを用いた力学系の学習には3層パーセプトロンの学習アルゴリズムを用いる.本論文はその学習におけるモデル選択と局所最適性を論じる.実験の結果, 汎化性能を監視することでモデル選択が可能であることと局所最適解が予想以上に多いことがわかった. |
| 抄録(英) | We consider learning a dynamical system (DS) by a continuous-time recurrent neural network (RNN). An affine RNN (A-RNN), whose hidden units are linearly related to visible ones, is defined so that it always produces a DS.Learning a DS by an A-RNN is performed as a three-layer perceptron. This paper investigates model selection and local optima problem in the learning. The experiments showed that model selection cant be exactly done by monitoring generalization performance and in the learning there exist much more local optima than expected. |
| キーワード(和) | リカレントニューラルネット / 力学系学習 / 隠れユニット / アフイン神経力学系 |
| キーワード(英) | Recurrent neural networks / Dynamical system learning / Hidden unit / Affine neural dynamical system |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/1/22(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） | リカレントネットを用いた力学系学習におけるモデル選択と局所最適性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Selection and Local Optimality in Learning Dynamical Systems using Recurrent Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルネット / Recurrent neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 力学系学習 / Dynamical system learning |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れユニット / Hidden unit |
| キーワード(4)（和/英） | アフイン神経力学系 / Affine neural dynamical system |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 横山 俊治 / Toshiharu YOKOYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 竹島 賢一 / Ken-ichi TAKESHIMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中野 良平 / Ryohei NAKANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2002/1/22 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 616 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |