| 学籍番号 | 90418006 | 所属研究室 | 田村研 |
| 氏名 | 岩 尾 浩司郎 | ||
| タイトル | 絶対誤差を用いた誤差逆伝搬法の実験的評価 | ||
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ニューラルネットワークとは，脳や神経系の回路網をモデル化したもので，その機能 や動作(認識，認知，判断，思考など)をコンピュータに行わせようとして始まった研 究である．現在，このネットワークはパターン認識，画像処理技術，音声処理などに 応用されている．このネットワークに対する代表的な学習法として，Rumelhartらに よって提案された誤差逆伝搬法が挙げられる． 誤差逆伝搬法は通常，二乗誤差を評価関数としているため，測定データや教師信号に データの外れ値が含まれていた場合，その影響を受けやすい．これに対し，絶対誤差 関数を目的関数に用いた誤差逆伝搬法[1]が提案され，データの外れ値の影響を受け にくいことが示されている．本論文では先行研究で用いられた絶対値関数の近似関数 の他に，新たに2つの近似関数を用い，実験的評価を行った． 絶対値関数の代表的な滑らかな近似関数としてCHKS近似関数，ニューラルネットワー ク近似関数，一様近似関数の3つがあげられる． 本研究ではこの3つの近似関数に対して実験的評価を行った． 実験結果から，絶対誤差に用いられる絶対値関数の近似関数としてCHKS近似関数， ニューラルネットワーク近似関数はほぼ同等であり，一様近似関数はそれより劣って いるという結論が得られた． 参考文献 [1] 三宅 剛史：""絶対誤差を用いた階層型ニューラルネットワークの学習"", 特別研究 (1999)． |
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