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実用的学習速度を達成する新学習則の開発

制定新的学习规则以达到实用的学习速度

基本信息

批准号：
12780257
负责人：
早川吉弘
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

本申請研究の目的は、実際的な規模のニューラルネットワークの学習において、実用に耐えうる学習速度を得ることのできる学習アルゴリズムを開発する事である。本研究における高速学習の基本原理は、私が開発したLocal Feature Learning Algorithmであるが、この方式には上記目的で述べたように、実用的な問題に適用出来るように拡張することが必要である。初年度は、多次元から1次元への関数学習へのLocal Feature Learning Algorithmの適用ついては、人間がスクロールする画面上でマウスを動かし、その軌跡から、将来マウスが通るべき経路を予測する問題を設定し検討を行い、多次元から1次元への関数学習問題としての検討を行い、多次元から1次元への学習においての効果を確認する事が出来た。この成果を元に最終年度である今年度は、Local Feature Leaming Algorithmが目的関数の高次の微分情報を利用することで学習の高速化を行っているが、入力を多次元化したこの問題では、その微分情報を正確に計算するには、非常に多くの計算量を必要とするが、本研究では、データ点として与えられる任意の一方向に対してのみこの微分値に相当する変化量を利用することでの効果を実験的な手法検討を昨年度に引き続き行った。その結果、多次元入力・多次元出力でも効果が現れることが確認できた。また、更なる高速学習を目指すために、Local Feature Learning Algorithmに使われるパラメータの動的な変更についての検討を昨年度に引き続き行った。パラメータの切り替えのタイミングについては効果的なスケジューリング則を得るところまでは到達できなかった。しかしながら、多次元から多次元への学習において計算量の非常にかかる正確な微分情報を計算せずとも、Local Feature Learning Algorithmを適用することで高速化が可能であることから、実用化へ一歩近づいたものと思われる。

In this application, the purpose of this application is to study the purpose of the study, the international standard and the speed of study. The purpose of this study is to introduce the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the description of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private practice of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private application of the basic principles of high-speed learning, the private practice of In the beginning of the year, multiple variables, one dimensional mathematics, one dimensional mathematics, one dimensional mathematical model, one dimensional mathematical problem, one dimensional mathematical problem. Many times, I will learn how to make sure that things are out of order. The results of this year, the most recent year of the year, the year of the year, the purpose of Local Feature Leaming Algorithm, the number of high-order differential information, the use of high-speed computer science, the use of high-speed computer science, the use of multiple variables to solve problems, the accuracy of differential information, the accuracy of calculation, and the accuracy of calculation. In the same direction as in any direction, the differential is quite different from the other, using the manipulation of the last year's introduction. The result of the test, the multiple input and the multiple effort, the results show that the results confirm the performance. In order to improve the performance of high-speed, high-speed and high-speed. Please tell me that you are not allowed to do so in the case of the fruit. It is very important to know that the calculation of differential information is very accurate, and that Local Feature Learning Algorithm can be used to improve the speed of calculation.