| Project/Area Number |
06740325
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
物性一般(含基礎論)
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| Research Institution | Nara Women's University |
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Principal Investigator |
樺島 祥介 奈良女子大学, 理学部, 助手 (80260652)
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| Project Period (FY) |
1994
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1994)
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| Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 1994: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 学習理論 / 統計力学 / ランダム系 / 確率過程 |
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| Research Abstract |
主に次の2つのテーマに関して研究を行なった。
i)パーセプトロン学習における解空間の連結性
学習に伴い解空間の連結性が失われる簡単なパーセプトロン型モデルを用いて、その幾何学的な性質が例題数の増加とともにどのように変化するかを調べた。その結果、マルチフラクタルの解析手法と類似の方法をレプリカ法に適用することにより、ある種の熱力学極限に対して解空間の飛び地の個数を定量的に評価することに成功した。
ii)多層パーセプトロンのオンライン学習
解を探索するための時間的コストも考慮したより現実的な学習を論じるため多層パーセプトロンのオンライン学習について研究を行なった。具体的なネットワークとしてはParity Machineを取り上げ、Least Action Algorithmを用いた学習を解析的・数値的に調べた。その結果、ある種の熱力学極限において学習時のノイズレベルを臨界値以上にすると全く学習ができなくなるという一種の相転移現象が生じることが明らかになった。
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