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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-06-18 16:50 学習データの与え方を改良した勾配学習アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの学習に関する研究 ○阿部俊和・坂下善彦・二宮 洋（湘南工科大）  NLP2010-9 NC2010-9 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークの学習に対して、勾配法に基づくアルゴリズムが様々提案されている．その中で，学習データの与え方に関する研究として，オンライン学習法及びバッチ学習法に関する研究がある．近年，準ニュートン法に対して学習データの与え方を改良することで，オンライン及びバッチ学習法の収束性が大幅に向上することが示された．本研究では様々な勾配系アルゴリズムに対して学習データの与え方を改良する手法を適用し，各アルゴリズムの収束性をシミュレーションを用いて検証する． |
| （英） | Various techniques based on the gradient descent method have been studied as the training algorithm for neural networks. Neural network training poses data-driven optimization problems in which the objective function involves the summation of loss terms over a set of data to be modeled. For a given set of training data，the gradient-based algorithms operate in one of two modes: stochastic (online) or batch. Recently，the robust training algorithm based on quasi-Newton method has been introduced improving the feeding-technique of training data. The algorithm combines the “stochastic (online)” mode with the “batch” one. In this paper the improved feeding-technique of training data is applied to the other gradient-based training algorithms. The convergence properties of the improved feeding-technique of training data to the gradient-based algorithms are studied through the computer simulations. | |
| キーワード | （和） | 勾配法に基づく学習アルゴリズム / ニューラルネットワーク / オンライン学習法 / バッチ学習法 / / / / |
| （英） | neural networks / learning training algorithm / online training method / batch training method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 82, NLP2010-9, pp. 57-62, 2010年6月. | |
| 資料番号 | NLP2010-9 | |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2010-9 NC2010-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2010-06-18 - 2010-06-19 |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | Ryukyu-daigaku-gozyu-syunen-kinenn-kaikan |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング, 生命現象の非線形性, 一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning for bio-datamining |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2010-06-NC-NLP-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習データの与え方を改良した勾配学習アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの学習に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Robust Training of Neural Networks using Gradient-based Algorithm with Improved Feeding-technique of Training Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 勾配法に基づく学習アルゴリズム / neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / learning training algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | オンライン学習法 / online training method |
| キーワード(4)（和/英） | バッチ学習法 / batch training method |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 俊和 / Toshikazu Abe / アベ トシカズ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂下 善彦 / Yoshihiko Sakashita / サカシタ ヨシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 二宮 洋 / Hiroshi Ninomiya / ニノミヤ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-06-18 16:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2010-9, NC2010-9 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.82(NLP), no.83(NC) |
| ページ範囲 | pp.57-62 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) |
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