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J-GLOBAL ID：200902190091183221   整理番号：94A0547150

ニューラルネットにおける学習率の新しい更新則 Delta-Bar-Delta-Bar則

A New Renewal Rule of Learning Rate in Neural Networks. Delta-Bar-Delta-Bar Rule.

著者 (3件)： 落合慶広 (豊橋技科大) ,  戸田尚宏 (豊橋技科大) ,  臼井支朗 (豊橋技科大)
資料名： 情報処理学会論文誌  (IPSJ Journal)
巻： 35  号： 6  ページ： 1081-1090  発行年： 1994年06月 
JST資料番号： Z0778A  ISSN： 0387-5806  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 学習の収束が遅くなる原因を考察し,Delta-Bar-Del...

シソーラス用語： 神経回路網 ,...

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (11件)：

• RUMELHART, D. E. Parallel Distributed Processing. 1986, I, Chap. 8
• SUTTON, R. S. Two Problems with Backpropagation and Other Steepest-Descent Learning Procedures for Networks. Proc. of the 8th Annual Conf. of the Cognitive Science Society, 1986. 1986, 823-831
• HUSH, D. R. Error Surface for Multilayer Perceptrons. IEEE Trans. Syst. Man and Cybern. 1992, 22, 5, 1152-1161
• JACOBS, R. A. Increased Rates of Convergence through Learning Rate Adaptation. Neural Networks. 1988, 1, 295-307
• OCHIAI, K. New Accelerated Learning Algorithm to Reduce the Oscillation of Weights in Multilayered Neural Networks. IJCNN-92 (Baltimore). 1992, I, 914-919

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネット ,  学習率 ,  更新 ,  Delta