逆モデル神経回路の誤差相関を考慮したForward-propagation学習則

大濱 吉紘  福村 直博  宇野 洋二  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J88-D2   No.2   pp.218-229
発行日: 2005/02/01
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 特集論文 (情報論的学習理論論文小特集)
専門分野: 
キーワード: 
運動制御,  逆モデル,  多層神経回路,  学習アルゴリズム,  最ゆう法,  

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あらまし: 
これまでに我々は,生体の運動制御を意識した逆モデル学習スキームとして,Forward-propagation則(FP)を提案してきた.広義ニュートン法に基づいたこの学習スキームは,制御対象に対する逆モデルを,少ない繰返し学習回数によって多層神経回路に獲得させることができる.しかし,ニューロン入出力信号に関する教師信号推定と,結合荷重更新のための線形重回帰問題の解決に特徴づけられる学習の手続きは煩雑であり,学習過程の解析を困難にするものであった.本論文では,目標指向性を実現するための最ゆう法の観点から従来のFPが考慮しなかった伝搬誤差信号の相関を導入し,学習則を一般化最小二乗法の形式に拡張する.この結果,FPのための学習則がこう配法の近似の一つであることが明確になる.その学習能力は計算機シミュレーションによって確認された.提案手法には対数ゆう度から得られる正則化項が含まれており,FPのための従来手法に比較して,学習収束後の振舞いはより安定な傾向を示すものであった.更に誤差を単純に前向きに伝搬するという簡素化された方法によっても学習が可能であった.