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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-05-26 13:50 学習誤差の順逆並行伝播によるオートエンコーダ学習 ○大濱吉紘・吉村貴克（豊田中研）  NC2017-3 |
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| 抄録 | （和） | 中間層の神経素子数を縮約した多層神経回路を用いて，データセットの本質的な情報表現を抽出するオートエンコーダ（AE）が知られている．一般にAEは，誤差逆伝播学習則により，入出力が一致するように結合荷重を適応させると中間層に情報表現が獲得される一方，階層数を増大させると膨大な繰り返し学習が必要となる．学習の高速化のために，学習則の調整法や，伝播誤差消失を緩和する神経素子が既に提案されているが，本報告では並列計算を想定してAEの入出力両側から学習誤差を並行伝播し，伝播誤差消失を緩和する方法を提案する．半円軌跡の中心角抽出及び手書き数字画像の特徴抽出課題の数値実験により，提案法の基礎特性を検討する． |
| （英） | Auto-encoder is known as a hourglass neural network for acquiring essential representations from multi-dimensional data set. Learning identity mapping by the back-propagation rule, the representations will be acquired in general. In order to reduce iterations for updating neural weights, many automated parameter adjustment method for the learning rule and neural activation functions for avoiding vanishing gradients have been proposed. In this work, we introduce that propagating errors both from input and output layer in parallel could decrease the iterations by half. Feasibility of this approach is confirmed by following two simple computer simulations. | |
| キーワード | （和） | オートエンコーダ / 表現学習 / 恒等写像 / 誤差逆伝播学習 / 誤差順伝播学習 / / / |
| （英） | Auto-Encoder / Representation Learning / Identity Mapping / Back-propagation Rule / Forward-propagation Rule / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 64, NC2017-3, pp. 13-18, 2017年5月. | |
| 資料番号 | NC2017-3 | |
| 発行日 | 2017-05-19 (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 | NC2017-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2017-05-26 - 2017-05-26 |
| 開催地（和） | 富山県立大学 |
| 開催地（英） | Toyama Prefectural Univ. |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2017-05-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習誤差の順逆並行伝播によるオートエンコーダ学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Parallel Forward-Backward Propagation Learning Rule for Auto-Encoder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | オートエンコーダ / Auto-Encoder |
| キーワード(2)（和/英） | 表現学習 / Representation Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 恒等写像 / Identity Mapping |
| キーワード(4)（和/英） | 誤差逆伝播学習 / Back-propagation Rule |
| キーワード(5)（和/英） | 誤差順伝播学習 / Forward-propagation Rule |
| 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） | 大濱 吉紘 / Yoshihiro Ohama / オオハマ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 (略称： 豊田中研) Toyota Central Research and Development Labs., Inc. (略称： Toyota CRDL) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉村 貴克 / Takayoshi Yoshimura / ヨシムラ タカヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 (略称： 豊田中研) Toyota Central Research and Development Labs., Inc. (略称： Toyota CRDL) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-05-26 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2017-3 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-05-19 (NC) |
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