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アイテム
学習データを考慮したニューラルネットワークの初期値設定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/126334
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1263347f2b004d-769f-4764-a27d-3a7df472172a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001339813.pdf (174.6 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1994-09-20 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 学習データを考慮したニューラルネットワークの初期値設定 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | A study of Intial Value Setting for Neural Networkbyuse of Statistical Features of InputData | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 鳥取大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 鳥取大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 鳥取大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 鳥取大学 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Tottori University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Tottori University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Tottori University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Tottori University | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | ニューラルネットワーク(以下,NN)への入力データが存在する空間(以下,入力空間)を考えると,NNは入力空間の分割を行っていると考えられる.NNは,分割した入力空間のどの領域に入力データが存在しているのかを分類している.NNは入力空間の分割の仕方をユニット間の結合荷重とユニットのしきい値で記憶している.NNの学習とは,学習データを用いて,NNが入力データの分類を適切に行えるように入力空間を分割する結合荷重としきい値を逐次的に決定することである.NNの学習を始めるときに与える結合荷重としきい値の初期値は一般に乱数で設定される.乱数で設定された初期値は入力空間を適切に分割する結合荷重としきい値に関係がない.したがって,乱数で設定された初期値から学習を始めると多くの学習回数が必要となることがある.本研究では,学習データの統計的性質を用いて,入力空間を適切に分割する結合荷重としきい値に近い値を初期値とする方法を提案する。提案する初期値設定法を用いることによって従来の乱数による初期値を用いた場合と比較して学習回数の低減を計る. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第49回, 号 人工知能及び認知科学, p. 263-264, 発行日 1994-09-20 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
