M-アポトーシスによるリカレント型RBFネットワークの構造明確化学習

三好 哲也  市橋 秀友  本多 克宏  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.6   pp.1345-1353
発行日: 1998/06/25
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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: 
RBFネットワーク,  リカレントネットワーク,  構造学習,  ミンコフスキーノルム,  

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あらまし: 
時系列データから未知システムのダイナミックスをリカレントネットワークに学習する場合にも,ネットワークの構造をどのように決定すべきかという問題がある.本研究ではリカレント型RBFネットワークにおける構造明確化学習法としてミンコフスキーノルムに基づく学習法を提案する.提案の学習法ではサブモデルを表す関数の微分値に着目し,その値の絶対値が小さい入力変数はモデルの出力に影響しない変数と考え削除する.評価関数にサブモデルの入力変数に関する1階微分値のミンコフスキーノルムを加えることにより忘却付き学習や構造明確化学習を統一的に扱うことができる.