遺伝的アルゴリズムによるニューラルネットの問合せ学習

佐瀬 幹哉  山縣 陽  小杉 幸夫  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J79-D2   No.5   pp.960-968
発行日: 1996/05/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
ニューラルネットワーク,  遺伝的アルゴリズム,  問合せ,  学習,  誤差逆伝搬,  

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あらまし: 
階層型ニューラルネットでパターン分類を行うとき,各クラスを代表するような学習パターンをある程度多く用意しなければ精度の高い分類ができず[1],簡単な認識タスクをインタラクティブに行う場合の障害になっている.この問題を解決するために,問合せを利用したニューラルネットの学習法を適用する.問合せによる学習は,ネットワーク自身が分類できない入力パターンを探し,外部教師に対してその分類先を問合せ,それに従ってそのパターンを追加学習していくものである.本研究では,誤認識しやすい分類境界に近い入力パターンを,確率的な探索・最適化アルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを用いて探索する方法を提案する.この方法で,極めて少数の学習セットから学習を始め,問合せ学習によって分類が不確定なパターンを学習セットに逐次追加しながら学習を進めていくことで,誤分類を減らし認識能力を上げることができることを実験により示す.