擬似逆行列を使ったニューラルネットワークの逆伝播

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24066

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2024/09/09

タイトル(英語): Backpropagation of Neural Network using Pseudoinverse Matrix

著者名: 島袋 瑛愛(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Eiru Shimabukuro(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: ニューラルネットワーク|疑似逆行列|Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ型一般逆行列|逆伝播|neural network|pseudo-inverse matrix|Moore-Penrose pseudo-inverse matrix|back propagation

要約(日本語): 本稿では誤差ではなく得ることのできる出力を逆伝播し入力層から逆伝播された入力からニューラルネットワークの学習度を考察する．逆伝播する前に誤差逆伝播を使い誤差をある程度小さくした状態にする．

要約(英語): This paper assesses the learning level of a model from the distribution of inputs obtained by backpropagating a neural network. Solving the XOR problem with a neural network and considering the distribution of its backpropagation. Compare the method using the Moore-Penrose pseudoinverse matrix, with the matrix of weights as the pseudoinverse matrix at the minimum norm, and backpropagation, with the method using the average of the pseudoinverse matrix.

本誌: 2024年9月12日-2024年9月13日次世代産業システム研究会-2

本誌掲載ページ: 25-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,274 Kバイト