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2013年3月13日

ボルツマンマシンを応用したトポグラフィックマッピングの形成モデルについて (ニューロコンピューティング)

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報
  • 伊達 章
  • ,
  • 倉田 耕治

112
480
開始ページ
203
終了ページ
208
記述言語
日本語
掲載種別
出版者・発行元
一般社団法人電子情報通信学会

本稿では,筆者の一人が25年前に提案したボルツマンマシン神経場[1]について論じる.ボルツマンマシンは,理論的には見通しがよいもののシミュレーションには膨大な時間がかかる場合が多い.これは致命的な欠点であるが,モデルが2部グラフの構造をもつ場合については.Hintonらにより克服されつつある[2-5].2層からなる倉田(1988)の神経場モデルは,第2層の各素子が側抑制型の結合をもつため,Hintonらの学習アルゴリズムをそのままの形では適用できない.そこで,第2層には孤立局在興奮パターンしか出現しないとういう制約を付け加え,各素子を確率的に動作させることなく学習を進めるアルゴリズムを開発した.学習のダイナミクスを追いかけることができたのでその結果を報告する.

リンク情報
CiNii Articles
http://ci.nii.ac.jp/naid/110009713279
ID情報
  • ISSN : 0913-5685
  • CiNii Articles ID : 110009713279
  • identifiers.cinii_nr_id : 1000060322707

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