鋭いカオス波形を教師信号とするリカレントネットの学習の安定性について

• 久保 博

  京都大学工学部電気工学科

• 中島 弘之

  京都大学工学部電気工学科

• 上田 〓亮

  京都大学工学部電気工学科

書誌事項

タイトル別名

• Stability of Learning Process of a Recurrent Neural Network with Sharp Peaks in its Chaotic Teacher Signals

抄録

リカレントニューラルネツトワークで鋭いピークを含む一次元のカオス波形をもとにして連続時間力学系を学習する過程こおいて、学習が安定に進まずに発散したり、発散はしなくとも学習がうまく収束しなしないことがある。本研究ではその原因を明らかにするために、教師信号に含まれる鋭いピークと大域的な誤差の変化に着目して計算機シミュレーションを行ない、学習過程を解析した。その結果、教師信号に含まれる鋭いピークの部分の学習サイクルで大域的な誤差が急激に拡大することが確認された。また、この現象は大域的な誤差の減少する方向と食い違う方向に結合係数が修正されることで引き起こされることが示された。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題

  電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 95 (605), 31-38, 1996-03-26

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• カオス
• 力学系
• リカレントニューラルネットワーク
• 学習過程
• 鋭いピーク

詳細情報

• CRID: 1570291227408838144
• NII論文ID: 110003291856
• NII書誌ID: AN10060800
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles