An Adaptive Penalty-Based Learning Extension for Backpropagation and its Variants

An Adaptive Penalty-Based Learning Extension for Backpropagation and its Variants

フォーマット:

論文

責任表示:

Jansen, Boris ; Nakayama, Kenji

言語:

英語

出版情報:

IEICE 電子情報通信学会 / 信号処理研究専門委員会 / 第20回信号処理シンポジウム, 2005-11-01

著者名:

掲載情報:

電子情報通信学会，第20回信号処理シンポジウム（高知)

バージョン:

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概要:

金沢大学理工研究域　電子情報学系<br />階層型ニュートラルネットワークの学習法としてよく用いられるバックプロパゲーション(BP)アルゴリズムに対して，学習の収束性を改善する多くの方法が提案されている.　本稿では，BPアルゴリズムやBPROP法などの類似する学習法を対象として，新しい適応形ペナルティに基づく学習法を提案する.学習法で用いられる出力誤差をペナルティにより増減する.ペナルティは出力が目標値と同じ放物線上にあれば小さく，そうでなければ大きく制御される. … 　これにより，局所解に陥ることを防ぐことが出来，最適解への収束性を高めることが出来る. 多くの例を用いてシュミュレーションを行った結果，提案方法の有効性が確認できた. 続きを見る

URL:

http://hdl.handle.net/2297/18181

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受理日:	2005-11-01

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