並列タイトル等Restriction of the Teacher Signal in the Digital Type BP Learning Algorithm
タイトル（掲載誌）電子情報通信学会技術研究報告. KBSE, 知能ソフトウェア工学
一般注記type:Article
現在,誤差逆伝搬法(BP法)を用いた階層型ニューラルネットワークの研究が盛んに行われており,その中でも不可微分な2値出力素子を含む三層ニューラルネットワークに対する新しい誤差逆伝搬法であるディジタル型誤差逆伝搬法(DBP法)が提案されている.従来の単純パーセプトロン学習が出力にしか教師信号を与えないのに対して,DBP法では中間層にも出力誤差を減少させるような教師信号を与える.したがって,DBP法では上層結合係数ばかりではなく下層結合係数の修正も可能となり,高速化やハードウェア化の可能な2値出力素子のみからなるネットワークが容易に得られる.本論文では,このDBP法の教師信号の修正に条件式を導入し,制限を加えた方法を提案する.提案手法を,XOR問題,半加算器問題,全加算器問題,パリティ問題を対象に実験を行った結果,従来の方法と比較して学習成功率,平均学習回数の向上が得られたことを示す.
A study of various neural networks has been performed till now. For the simple perception learning algorithm that gives only the output layer a teacher signal, DBP learning algorithm to give the middle class a teacher signal is suggested in that. I suggest the learning algorithm that introduced a condition type into update of a teacher signal of DBP learning algorithm. As a result of having experimented on the learning algorithm that I suggested for the issue of XOR, the issue of half adder, the issue of full adder, the issue of parity, a good result was provided than conventional learning algorithm.
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