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統計力学的観点からの学習の理論的研究

研究課題

研究課題/領域番号 06740325
研究種目

奨励研究(A)

配分区分補助金
研究分野 物性一般(含基礎論)
研究機関奈良女子大学

研究代表者

樺島 祥介  奈良女子大学, 理学部, 助手 (80260652)

研究期間 (年度) 1994
研究課題ステータス 完了 (1994年度)
配分額 *注記
900千円 (直接経費: 900千円)
1994年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワード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
研究概要

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。

報告書

(1件)
  • 1994 実績報告書
  • 研究成果

    (1件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (1件)

  • [文献書誌] Y.Kabashima: "Perfect loss of generalization due to noise in K=2 parity machines" Journal of Physics A:Mathematical and General. 27. 1917-1927 (1994)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書

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公開日: 1994-04-01   更新日: 2016-04-21  

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