フィッシャー情報行列を用いた多層パーセプトロンの学習について

• 高田 直幸

  東北大学工学研究科 電気・通信工学専攻

• 阿曽 弘具

  東北大学工学研究科 電気・通信工学専攻

• 三宅 章吾

  東北大学工学研究科 応用物理学専攻

書誌事項

タイトル別名

• The Effectiveness of a Learning Algorithm Using Fisher Information Matrix on Multilayer Perceptron

抄録

多層パーセプトロンの学習則として広く用いられている誤差逆伝搬学習法の問題点:(1)学習の停滞と,(2)収束速度および収束先のネットワーク初期状態依存性を解決する学習則の一つとして, フィッシャー情報行列を計量として取り入れた最急降下法が提案されている。本稿では, 多層パーセプトロンを用いた現実的な問題にこのアプローチを適用し, 数値実験により, 学習誤差曲線の収束性, 学習後に示す汎化性の観点から, その有効性を検証する。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (673), 249-256, 1999-03-18

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 多層パーセプトロン
• フィッシャー情報行列
• 計量
• 収束性
• 汎化性

詳細情報

• CRID: 1572261552375982208
• NII論文ID: 110003233482
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles