適応型オンラインBP学習法

水野 尚  遠藤 良典  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J84-D2   No.1   pp.214-217
発行日: 2001/01/01
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: レター
専門分野: 
キーワード: 
多層フィードフォワードニューラルネットワークモデル,  オンラインBP法,  2進九九問題,  2重ら旋問題,  n-パリティ問題,  

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あらまし: 
多層フィードフォワードニューラルネットワークモデルの学習法であるBP法には,バッチ形式(BBP)とオンライン形式(OBP)がある.本論文では,学習パターンが入力されるたびに重みが更新されるOBP法を変形した適応型オンラインBP法(MOBP)を提案し,MOBP法がOBP法及び従来提案されていた他の改良OBP法に比べて,クラス分けの問題に対して,収束率及び学習速度の点で優れていることを2進九九問題,2重ら旋問題,n-パリティ問題のコンピュータシミュレーションにより実証する.