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J-GLOBAL ID：201102244039646117   整理番号：11A1607706

適応型重み摂動学習の統計的メカニクス

Statistical Mechanics of Adaptive Weight Perturbation Learning

著者 (3件)： MIYOSHI Ryosuke (Graduate School of Sci. and Engineering, Kansai Univ.) ,  MAEDA Yutaka (Fac. of Engineering Sci., Kansai Univ.) ,  MIYOSHI Seiji (Fac. of Engineering Sci., Kansai Univ.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E94-D  号： 10  ページ： 1937-1940 (J-STAGE)  発行年： 2011年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重み摂動学習は学習機械の可変パラメータに摂動が加えられた学習規則として提案された。重み摂動学習の一般化性能は統計的メカニカル手法によって分析され,パーセプトロン学習と同一の漸近一般化特性を持つ事が検出された。本論文において筆者らは双方とも良く知られた学習規則であるパーセプトロン学習とAdaTron学習との間の相違を考察した。この相違を重み摂動学習に対して適用する事によって,筆者らは適応型重み摂動学習を提案した。提案規則の一般化性能を統計的メカニカル手法によって分析し,提案学習規則がAdaTron学習と等価な顕著な漸近特性を持っている事を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 学習機械 ,  学習 ,  *重みづけ ,  *摂動 ,  規則 ,  漸近挙動 ,  性能 ,  パーセプトロン ,  特性
準シソーラス用語： *オンライン学習 ,  メカニクス ,  一般化 ,  適応学習 ,  *統計的分析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (14件)：

• [1] D. Saad, ed., On-Line Learning in Neural Networks, Cambridge University Press, 1998.
• [2] S. Miyoshi, “Statistical mechanical analysis of on-line learning,” Systems, Control and Information, vol.51, no.5, pp.216-223, 2007.
• [3] Y. Maeda, “Simultaneous perturbation optimization methods and their applications,” Systems, Control and Information, vol.52, no.2, pp.47-53, 2008.
• [4] J.C. Spall, “A stochastic approximation technique for generating maximum likelihood parameter estimates,” Proc. American Control Conference, pp.1161-1167, 1987.
• [5] J. Alespector, R. Meir, B. Yuhas, A. Jayakumar, and D. Lippe, “A parallel gradient descent method for learning in analog VLSI neural networks,” in Advances in Neural Information Processing Systems 5, ed. S.J. Hanson, J.D. Cowan, and C. Lee, pp.836-844, Morgan Kaufmann Publishers, 1993.

タイトルに関連する用語 (4件)： 摂動 ,  学習 ,  統計 ,  メカニクス