2015 年度実績報告書

補助関数法による最適化アプローチの高速機械学習への展開

研究課題

研究課題/領域番号	26540090
研究機関	国立情報学研究所
研究代表者	小野順貴国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (80334259)
研究期間 (年度)	2014-04-01 – 2016-03-31
キーワード	深層学習 / 補助関数法 / ニューラルネットワーク / パターン認識
研究実績の概要	平成２７年度は、引き続き多層ニューラルネットワークの教師有り学習に対する補助関数法の適用について検討した。特に多層構造の学習において学習効率が低下する点を改善するために、目的値を出力層から入力層側に順次伝播させる目的値逆伝播というアイディアに基づき新たなアルゴリズムを検討した。MNISTの手書き文字データを用いた実験では、従来の適応型勾配法よりも大幅に少ない反復回数で学習が収束することを確認した。ただし反復１回あたりの計算量が大きいため、これを小さくすることが今後の課題である。

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