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階層形ニューラルネットワーク学習の収束性の改善とサーチエンジンへの応用

研究課題

研究課題/領域番号 13680472
研究種目

基盤研究(C)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 知能情報学
研究機関東京都立工業高等専門学校

研究代表者

原 一之  東京都立工業高等専門学校, 電子情報工学科, 助教授 (30311004)

研究分担者 中山 謙二  金沢大学, 大学院・自然科学研究科, 教授 (00207945)
研究期間 (年度) 2001 – 2002
研究課題ステータス 完了 (2002年度)
配分額 *注記
1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
2002年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
2001年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
キーワード階層型ニューラルネットワーク / 誤差分布 / 学習の収束性の改善 / マージン / アンサンブル学習 / オンライン学習 / 単純パーセプトロン / 階層形ニューラルネットワーク / 収束性の改善 / 例題数の偏り / 対称性の破壊
研究概要

本研究では、階層形ニューラルネットワーク学習の収束性の改善とサーチエンジンへの応用に関する研究を行った。その結果の概要は以下の通りである。
1.カテゴリー間で例題数に偏りのある問題の学習
バッチ学習において、全例題に対する2乗誤差の分布に比例した確率で学習を行う方法を開発した。結合荷重の更新に寄与する例題数のバランスを取ることにより、例題の少ないカテゴリーの例題も学習が可能となった。
2.結合荷重の対称性の破壊を想起に起こさせる方法についての研究
結合荷重をランダムに1個選択し、更新する、という学習法を開発し、学習の停留が発生しないことを計算機シミュレーションにより確認した。
3.マージンを用いたパーセプトロン学習に関する研究
単純パーセプトロンをパーセプトロン学習によって学習する場合、学習則にマージンを導入することにより、学習の初期においてヘブ学習則より汎化誤差が小さくなる現象を発見した。
4.アンサンブル学習の汎化誤差の解析に関する研究
性能の劣るニューラルネットワーク(ウィークラーナー)を多数用いることにより、単一のニューラルネットワークより優れた性能を得る学習法であるアンサンブル学習の汎化誤差をニューラルネットワークが線形のパーセプロトンである場合について解析した。その結果、ウィークラーナーの数が無限大の極限では単一の場合の汎化誤差の1/2に収束する事がわかった。

報告書

(3件)
  • 2002 実績報告書   研究成果報告書概要
  • 2001 実績報告書
  • 研究成果

    (20件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (20件)

  • [文献書誌] Kazuyuki Hara, Kenji Nakayama: "A learning method by statistic connection weight update"Proceedings of International Conference on Neural Networks. 2036-2041 (2001)

    • 説明
      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] Kazuyuki Hara: "A novel line search type algorithm avoidable of small local minima"Proceedings of International Conference on Neural Networks. 2048-2053 (2001)

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      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] 原一之, 岡田真人: "マージンを用いた単純パーセプトロンのオンラインラーニングの理論"電子情報通信学会 論文誌 D-II. J85-DII・10. 1563-1570 (2002)

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      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] Kazuyuki Hara, Masato Okada: "On-line learning through simple perceptron with a margin"Proceedings of International Conference of Neural Information Processing. 1. 158-164 (2002)

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      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田 真人: "オンライン学習理論に基づく線形学習機械のアンサンブル学習の解析"日本物理学会秋期大会概要集. 221 (2002)

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      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田 真人: "パラレルブースティングのオンラインラーニングの理論"日本物理学会年次大会概要集. 258 (2003)

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      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA, KENJI NAKAYAMA: "A LEARNING METHOD BY STATISTIC CONNECTION WEIGHT UPDATE"PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE OF NEURAL NETWORKS. 2036-2041 (2001)

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      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA: "A NOVEL LINE SEARCH TYPE ALGORITHM AVOIDABLE OF SMALL LOCAL MINIMA"PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE OF NEURAL NETWORKS. 2048-2053 (2001)

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      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA, MASATO OKADA: "ON-LINE LEARNING OF A SIMPLE PERCEPTRON WITH MARGIN"TRANSACTION OF INSTITUTE OF ELECTONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEER. J85-DII, 10. 1563-1570 (2002)

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      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA, MASATO OKADA: "ON-LINE LEARNING THROUGH SIMPLE PERCEPTRON WITH A MARGIN"PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE OF NEURAL INFORMATION PROCESSING.

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      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA, MASATO OKADA: "ANALYSIS OF EMSEMBLE LEARNIG THROUGH LINEAR LEARNING MACHINE"MEETING ABSTRACTS OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN. VOL. 57, ISSUE2, PART 2. 221

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      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] KAZUYUKI HARA, MASATO OKADA: "ONLINE LEARNING OF EMSEMBLE LEARNING BY PARALLEL BOOSTING"MEETING ABSTRACTS OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN. VOL. 58, ISSUE1, PART 2. 258

    • 説明
      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田 真人: "マージンを用い単純パーセプトロン学習法のオンラインラーニングの理論"電子情報通信学会論文誌. J85-D-II-No.10. 1563-1570 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] Kazuyuki Hara, Masato Okada: "On-Line learning through simple perceptron learning with a margin"Proceeding of International Conference on Neural Information Processing 2002. 1. 158-164 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田 真人: "線形ウィークラーナーによるアンサンブル学習の汎化誤差の解析"情報論的学習理論ワークショップ予稿集. 113-118 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田真人: "線形ウイークラーナーによるアンサンブル学習の汎化誤差の解析"日本物理学会秋季大会概要集. 2. 221 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] 原 一之, 岡田 真人: "パラレルブースティングのオンラインラーニングの理論"日本物理学会第58回年次大会概要集. 2. 258 (2003)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] Aazuyuki Hara, Yoshihisa Amakata, Ryohei Nukaga, Kenji Nakavama: "A learning method by stochastic connection weight update"Proceedings of International joint conference on neural network. 2036-2041 (2001)

    • 関連する報告書
      2001 実績報告書
  • [文献書誌] Kazuyuki Hara, Hiroyuki Nose, Megumi Ohwada: "A Novel Line Search Type Algorithm Avoidable of Small Local Minima"Proceedings of International joint conference on neural network. 2048-2053 (2001)

    • 関連する報告書
      2001 実績報告書
  • [文献書誌] 原一之, 岡田真人: "マージンを用いた学習法アルゴリズム"日本神経回路学会全国大会. (予稿). 44-45 (2001)

    • 関連する報告書
      2001 実績報告書

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公開日: 2001-04-01   更新日: 2016-04-21  

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