ニューラルネットの収束能力と汎化能力に関する研究

神经网络的收敛和泛化能力研究

基本信息

  • 批准号:
    12780289
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.32万
  • 依托单位:
  • 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

本研究では階層型ニューラルネットの収束特性を解析するために,訓練データの正規化が学習収束にどのように影響するかを検討し,平均がゼロとなるように正規化した場合,著者らが先に提案した初期値設定法の中間層に対する初期値設定指針を自然に満たすため,初期値設定手順が簡略化されることを明らかにした.さらに,この正規化手順は学習終了後のネットの中間層荷重に簡単に埋め込むことができるため,認識対象データの正規化は不要となることを示した.アヤメ分類問題やMONK's分類問題,ソナー識別問題に対するシミュレーションの結果,提案法による場合,平均ゼロの一様乱数で荷重を初期化する通常の設定法に比べて,良好な収束結果が得られることを確認した.さらに,上述の初期値設定や正規化がネットの汎化能力に及ぼす影響についても考察し,両者を併用したときに最も良好な結果が得られることも確認した.正規化や特徴抽出などの前処理過程を埋め込んだ多層ネットで時系列信号を識別させる方法について,複数のサブモジュールから構成されるモジュール構造ネットを用い,サブモジュール毎に最適な前処理を個別に埋め込む方法を提案した.そして,睡眠脳波信号に対する認識実験の結果,通常のように複数の信号を1つのネットで学習させたり,全ての信号に同一の前処理をした場合に比べて良好な認識結果が得られた.また,実際の睡眠脳波信号系列をオンライン提示することで,対象信号のセグメンテーションが可能となることを示した.以上による成果を簡単に利用できるようにC言語用のライブラリ形式で公開し,初心者でも容易に操作できるようGtk+を使ったGUI環境も作成した.
In this study, the influence of normalization of training data on the analysis of beam characteristics of hierarchical type is discussed. In the case of normalization of average, the author proposes the initial setting method and the initial setting method. In addition, the normalization of the hand order after the end of the study of the intermediate layer load reduction, recognition of the object of the normalization of the do not show. For classification problems and MONK's classification problems, the solution identification problem is the result of the solution, the proposed method is the case, the average number of random loads is initialized, the usual setting method is compared, and the good solution result is obtained. In addition, the above initial setting and normalization of the generalization ability of the production and the impact of the investigation, the combination of the best results to obtain the confirmation. Normalization, feature extraction, preprocessing, multi-layer generation, time-series signal recognition method, multi-layer generation, multi-layer generation, multi-layer generation, For example, sleep wave signal recognition results, usually for a plurality of signals for a single pre-processing, learning results, all signals for the same pre-processing, better than good recognition results. For example, if the sleep signal is not detected, the sleep signal may be detected. The above results are simple and easy to use. The GUI environment is easy to create.

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
白土 浩, 五反田 博, 池増 洋介, 井上 勝裕, 熊丸 耕介: "モジュール構造ネットワークによる時系列信号認識"電子情報通信学会技術研究報告. (2000)
Hiroshi Shirato、Hiroshi Gotanda、Yosuke Ikemasu、Katsuhiro Inoue、Kosuke Kumamaru:“使用模块化网络的时间序列信号识别”IEICE 技术报告(2000 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
白土 浩, 五反田 博, 井上 勝裕, 熊丸 耕介: "三層BPネットの初期値設定と訓練データの正規化について"システム制御情報学会. (10月号掲載). (2002)
Hiroshi Shirato、Hiroshi Gotanda、Katsuhiro Inoue、Kosuke Kumamaru:“三层 BP 网络的初始值设置和训练数据的标准化”系统、控制和信息工程师协会(2002 年 10 月号)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
H.Shiratsuchi,H.Gotanda,K.Inoue,K.Kumamaru: "Studies on Initialization for Multilayer Networks"IFAC20O0 Symposium on System Identification. (2000)
H.Shiratsuchi、H.Gotanda、K.Inoue、K.Kumamaru:“多层网络初始化研究”IFAC20O0 系统辨识研讨会。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
白土 浩, 比嘉 直樹: "ニューラルネット汎用ライブラリの構築"電子情報通信学会技術研究報告. NC2001-35. 91-96 (2001)
Hiroshi Shirato,Naoki Higa:“通用神经网络库的构建”IEICE NC2001-35(2001)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
H.Shiratsuchi, H.Gotanda, K.Inoue, K.Kumamaru: "Studies on Initialization for Multilayer Networks"IFAC2000 Symposium on System Identification. (2000)
H.Shiratsuchi、H.Gotanda、K.Inoue、K.Kumamaru:“多层网络初始化研究”IFAC2000 系统辨识研讨会。
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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