講演名 2007-03-16
多ビット出力Binary Neural Networksの学習アルゴリズムと認識器への応用
村山 聡, 中野 秀洋, 宮内 新,
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抄録(和) BNNの学習法として,幾何学的学習法を用いた手法が提案されている.しかし,これらは基本的に1ビット出力BNNに対する学習法であり,多ビット出力BNNに対する学習法に関する研究はあまりなされていない.本稿では,GAを用いた多ビット出力BNNの学習アルゴリズムを提案する.提案アルゴリズムは,多ビット出力BNNの中間層ニューロンのパラメータの評価にGAを用いる.冗長な中間層ニューロンの増加を抑制するためのGAの個体の評価方法について考察する.数値実験を行い,中間層ニューロン数や複数クラス分類問題における認識率等の評価を行う.
抄録(英) A geometrical learning has been proposed as a learning method of BNNs. However, geometrical learning is the learning method basically for 1-bit output BNN. That is, the study on learning method of multi-bit BNNs is not sufficient so far. In this paper, we propose a GA-based learning algorithm of multi-bit BNNs. The proposal method use a GA for evaluation of hidden neuron parameters of multi-bit BNNs. We consider an evaluation method of individuals of GA in order to suppress increase of redundant hidden neurons. In the numerical experiments, we evaluate the number of hidden neurons and recognition performance for multi-class classification problem.
キーワード(和) バイナリニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 教師あり学習 / 幾何学的学習
キーワード(英) Binary Neural Networks / Genetic algorithm / Supervised learning / Geometrical learning
資料番号 NC2006-212
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2007/3/9(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 多ビット出力Binary Neural Networksの学習アルゴリズムと認識器への応用
サブタイトル(和)
タイトル(英) A learning algorithm of multi-bit Binary Neural Networks and its application to recognition systems
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) バイナリニューラルネットワーク / Binary Neural Networks
キーワード(2)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / Genetic algorithm
キーワード(3)(和/英) 教師あり学習 / Supervised learning
キーワード(4)(和/英) 幾何学的学習 / Geometrical learning
第 1 著者 氏名(和/英) 村山 聡 / SATOSHI Murayama
第 1 著者 所属(和/英) 武蔵工業大学
Musashi Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 中野 秀洋 / Hidehiro NAKANO
第 2 著者 所属(和/英) 武蔵工業大学
Musashi Institute of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 宮内 新 / Arata MIYAUCHI
第 3 著者 所属(和/英) 武蔵工業大学
Musashi Institute of Technology
発表年月日 2007-03-16
資料番号 NC2006-212
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 590
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日