モジュール構造ニューラルネットワークの学習過程に関する研究
模块化神经网络学习过程研究
基本信息
- 批准号:04650321
- 负责人:
- 金额:$ 1.15万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
- 财政年份:1992
- 资助国家:日本
- 起止时间:1992 至 1993
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
ニューラルネットワーク学習における計算量の膨大さ、極小値問題などを解決する上でモジュール構造は重要性である。特に複数のモジュール間でのタスク分割を自動的に学習することは重要である。図形の形、大きさ、位置の各々に対応するモジュールが、忘却付き構造学習により自動的に形成されることを簡単な図形を例として平成4年度に示した。しかしこの汎化能力が低いことが判明した。すなわち外見上はタスク分割がなされているが、基礎となる入力特徴が、特に形に関して適切ではない。そこで形に関しては特徴抽出細胞を先験的に与え、大きさ、位置に関しては先験的情報を与えることなく形の認識を行い、タスクの自動分割に関する実験を行った。視覚タスクとしては、8X8のメッシュ上の図形の形、大きさ、位置の認識である。図形の種類としては正方形、中抜き正方形、左向き三角形、右向き三角形の4種類を、大きさとしては8種類を、位置としては横方向に4種類、縦方向に4種類を用意した。14種類の形の特徴抽出細胞をすべての場所に配置し、各特徴抽出細胞のうち一個でも発火すれば当該特徴が存在するという場所不変の認識を行った。忘却付き構造学習による実験の結果、形、大きさ、位置の各々でモジュールが形成されタスクの自動分割が実現し、汎化能力も高い。誤差逆伝播学習の場合にはモジュール構造すら出現しない。本年は汎化能力を重視したタスクの自動分割を中心的に行ったため、当初計画の中でやり残したものも出てきた。しかし、先験的特徴抽出細胞を併せ用いたモジュール構造ネットワークの学習は重要性の高い課題であり、やむを得ないと考えている。特徴抽出細胞自体を学習するというより魅力的な課題も残されている。
The importance of structure in solving the problem of minimum value is discussed. In particular, it is important to divide the space between the two. The shape, size and position of each component are shown in the following four years: The generalization ability is low. In addition to the above, it is necessary to divide and analyze the characteristics of the basic forces and the special forms. The information about the shape, size, location and automatic segmentation of the extracted cells is related to the shape recognition and segmentation of the cells. See also: 8X8, 8X8 Four kinds of shapes: square, middle square, left triangle, right triangle, eight kinds of shapes, four kinds of positions, four kinds of directions 14 types of feature extraction cells are arranged in the same place, and each feature extraction cell is arranged in the same place. Forgetting the results of structural learning, shape, size and position, the automatic segmentation of structural learning is realized, and the generalization ability is high. In case of error inverse propagation learning, the structure of the system appears. This year's generalization ability is important for automatic segmentation. The characteristics of advanced cell extraction and its use in the construction of a high learning importance topic Features extracted from the cell itself to learn from the topic of charm
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
M.Ishikawa,K.Yoshino: "Automatic task decomposition in modular networks by structural learning with forgetting" Proc.of International Joint Conf.on Neural Networks. 1345-1348 (1993)
M.Ishikawa,K.Yoshino:“通过结构学习和遗忘实现模块化网络中的自动任务分解”Proc.of International Joint Conf.on Neural Networks。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
石川 眞澄,内田 秀樹: "A structural learning of neural networks based on an entropy criterion" International Joint Conference on Neural Networks,Beijing. 2 375-380 (1992)
Masumi Ishikawa,Hideki Uchida:“基于熵准则的神经网络结构学习”,国际神经网络联合会议,北京,2 375-380(1992)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
吉野 健一,石川 眞澄: "忘却付き構造学習を用いたモジュール構造ニューラルネットワークの自動タスク分割の試み" 神経回路学会第3回全国大会講演論文集. 84-85 (1992)
Kenichi Yoshino、Masumi Ishikawa:“使用遗忘的结构化学习进行模块化神经网络自动任务划分的尝试”第三届全国神经网络学会会议记录 84-85 (1992)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
石川眞澄,吉野健一: "モジュールの自動形成に基づくタスクの分割" 日本機械学会 第3回FANシンポジウム. 269-273 (1993)
Masumi Ishikawa、Kenichi Yoshino:“基于自动模块形成的任务划分”日本机械工程师学会第 3 届 FAN 研讨会(1993 年)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
吉野 健一,石川 眞澄: "忘却付き構造学習を用いたモジュール構造ニューラルネットワークの自動タスク分割の試み" 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集. 641 (1992)
Kenichi Yoshino、Masumi Ishikawa:“利用遗忘的结构化学习对模块化神经网络进行自动任务划分的尝试”日本电气工程师学会九州分会会议记录 641 (1992)。
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