複素多層パーセプトロンの性能と学習法の関係に関する実験評価

佐藤 聖也  中野 良平  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J100-D   No.6   pp.649-660
発行日: 2017/06/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 論文
専門分野: 人工知能,データマイニング
キーワード: 
複素ニューラルネットワーク,  複素多層パーセプトロン,  学習法,  特異領域,  特異階段追跡法,  

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あらまし: 
複素多層パーセプトロン(複素MLP)は複素数を自然に扱えるため,電波や音波など,複素数の形で自然に表現される信号の処理において高い性能が期待できる.複素MLPの探索空間には,実MLPと同様,局所最適解や特異領域が多数存在するため,学習方式によって解品質に大きな差が出ると考えられる.複素MLPの主な学習法として,C-BPやC-BFGSが知られる.その他最近提案された複素特異階段追跡法(C-SSF)は,探索が停滞する特異領域を逆に利用する方法であり,隠れユニット数が一つ少ない複素MLPの最良解をもとに形成される特異領域から探索を開始するので,訓練誤差の単調減少が保証される特長をもつ.本論文では,ベンチマークとして知られる8種のデータに3種の学習法C-BP,C-BFGS,C-SSFを用いて計算機実験を行い,学習法が複素MLPの性能(解品質と処理時間)に与える影響を比較評価する.