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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-01-29 15:50 ソフトコミッティマシンのノードパータベーション学習 ○原 一之（日大）・片平健太郎（名大）  NC2015-66 |
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| 抄録 | （和） | ノードパータベーション学習は確率的勾配法の一つであり，ノード出力に摂動を加えた時の誤差の変化から勾配を推定する学習法である．ノードパータベーション学習は目的関数を定式化できない問題にも適用できる利点がある． 以前，我々は複数の単純パーセプトロンからなるネットワークにノードパータベーション学習を適用し，学習の動的過程を統計力学的手法を用いて解析し，その有効性を示した．本報告では、ネットワークを階層構造に拡張した場合のノードパータベーション学習の扱いやその動特性を計算機実験で解析し，有効性を示した． |
| （英） | Node perturbation learning is a stochastic gradient descent method for neural networks. It estimates the gradient of the error surface by calculating a change of the performance of the perturbed output and that of not perturbed output. It can apply to the problems where the objective function is not defined. In our previous study, we derived the dynamic property of node perturbation learning applied to many simple perceptrons and showed it's validation by using the statistical mechanics method. In this report, we explore the node perturbation learning applied to soft committee machine and analyze the dynamic property of the learning process. We then show the validity of proposed method by using computer simulations. |
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| キーワード | （和） | ノードパータベーション学習 / ソフトコミッティマシン / オンライン学習 / 摂動 / 汎化誤差 / 統計力学的手法 / / |
| （英） | node-perturbation learning / soft committee machine / on-line learning / perturbation / generalization error / statistical mechanics method / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 426, NC2015-66, pp. 49-54, 2016年1月. | |
| 資料番号 | NC2015-66 | |
| 発行日 | 2016-01-21 (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 | NC2015-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2016-01-28 - 2016-01-29 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2016-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ソフトコミッティマシンのノードパータベーション学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Node-perturbation Learning for Soft-committee machine |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ノードパータベーション学習 / node-perturbation learning |
| キーワード(2)（和/英） | ソフトコミッティマシン / soft committee machine |
| キーワード(3)（和/英） | オンライン学習 / on-line learning |
| キーワード(4)（和/英） | 摂動 / perturbation |
| キーワード(5)（和/英） | 汎化誤差 / generalization error |
| キーワード(6)（和/英） | 統計力学的手法 / statistical mechanics method |
| 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） | 原 一之 / Kazuyuki Hara / ハラ カズユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片平 健太郎 / Kentaro Katahira / カタヒラ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-01-29 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2015-66 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.426 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-01-21 (NC) |
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