文献

J-GLOBAL ID：201702251729789144   整理番号：17A0269093

雑音があるベースラインを用いたノード摂動学習の統計力学

Statistical Mechanics of Node-perturbation Learning with Noisy Baseline

著者 (4件)： HARA Kazuyuki (Nihon Univ., Chiba, JPN) ,  KATAHIRA Kentaro (Nagoya Univ., Nagoya, JPN) ,  OKADA Masato (Univ. Tokyo, Chiba, JPN) ,  OKADA Masato (Riken, Saitama, JPN)
資料名： Journal of the Physical Society of Japan  (Journal of the Physical Society of Japan)
巻： 86  号： 2  ページ： 024002.1-024002.7  発行年： 2017年02月15日 
JST資料番号： G0509A  ISSN： 0031-9015  CODEN： JUPSA  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ノード摂動学習は,強化学習を含む目的関数が明示的に定式化されていない問題に適用できる統計学的最急降下法アルゴリズムの一種である。それは,摂動に応答して目的関数の変化を使用することによって,目的関数の勾配を推定する。摂動のない出力の目的関数の値はベースラインと呼ばれます。Cho等は雑音の多いベースラインを用いたノード摂動学習を提案した。此の論文では,Choのモデルの統計力学の構築と学習力学を表現する秩序パラメータの連立微分方程式の導出について報告する。また,秩序パラメータの微分方程式を解くことによって汎化誤差を導出する方法も示す。この結果を踏まえて,Choの結果は一般的なケースにも適用され,Choのモデルの一般的な性能を示していることが分かる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 節点 ,  雑音 ,  最急降下法 ,  目的関数 ,  摂動 ,  微分方程式 ,  連立方程式 ,  誤差 ,  *学習 ,  *統計力学 ,  秩序パラメータ
準シソーラス用語： ノード摂動学習 ,  確率的学習 ,  汎化誤差 ,  連立微分方程式

分類 (2件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (17件)：

• B. Widrow and M. A. Lehr, Proc. IEEE 78, 1415 (1990).
• R. J. Williams, Mach. Learn. 8, 229 (1992).
• H. Sprekeler, G. Hennequin, and W. Gerstner, Proc. Neural Information Processing Systems, 2010, p. 19.
• I. R. Fiete and H. S. Seung, Phys. Rev. Lett. 97, 048104 (2006).
• I. R. Fiete, M. S. Fee, and H. S. Seung, J. Neurophysiol. 98, 2038 (2007).

タイトルに関連する用語 (6件)： 雑音 ,  ベースライン ,  ノード ,  摂動 ,  学習 ,  統計力学