講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-05-11 14:30
同期ノイズを加えたニューラルネットワーク ○東 将司・生田智敬・中村雄一(阿南高専)・上手洋子・西尾芳文(徳島大) NLP2017-10 |
抄録 |
(和) |
深層ネットワークとは、多数の層から構成されるニューラルネットワークである。しかし、このネットワークには局所的な解に陥ってしまう問題がある。この問題の解決のため、これまでドロップアウト法、ネットワークへのノイズの注入などが研究されてきた。本論では、その中でノイズの注入に着目し、従来から研究されている独立的なノイズの他に同期的なノイズを提案した。タイプの異なる2つの学習データについてシミュレーションを行った結果、内部状態がほぼ一様な学習データにおいて、平均誤差、標準偏差の減少が顕著になり、有用性を確認した。 |
(英) |
In this study, I investigate an influence of a noise addition to a deep neural network. A backpropagation is generally used for the learning of the deep neural network; however, this algorithm has a local minimum problem. For this problem, I give the synchronized uniformed noise and designed noise to the network and compare the proposed network performance with general networks. |
キーワード |
(和) |
深層ネットワーク / ノイズ / クラス分け / / / / / |
(英) |
deep neural network / noise / classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 18, NLP2017-10, pp. 47-50, 2017年5月. |
資料番号 |
NLP2017-10 |
発行日 |
2017-05-04 (NLP) |
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) |
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NLP2017-10 |