複素空間における回転演算を含むPSOと複素ニューラルネットワーク学習アルゴリズムへの応用
複素空間における回転演算を含むPSOと複素ニューラルネットワーク学習アルゴリズムへの応用
カテゴリ: 部門大会
論文No: GS17-1
グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集
発行日: 2005/09/06
タイトル(英語): PSO with Rotations in the Complex Space and Its Application to Learning Algorithm for Complex-valued Neural Networks
著者名: 澤渕 哲生(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)
著者名(英語): Tetsuo Sawafuchi(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)
キーワード: PSO(Particle Swarm Optimization)|回転演算|複素ニューラルネットワーク|内部パラメータ|学習アルゴリズム|PSO(Particle Swarm Optimization)|complex rotation|complex-valued neural network|network parameter|learning algorithm
要約(日本語): 本研究では,複素ニューラルネットワーク(以降,CNN)学習問題に対する,複素数を用いた回転演算を含むPSOについて扱う.階層型CNNは,内部パラメータが複素数で構成され,その学習問題は複素空間における最適化問題として定式化することができる.一方PSOは,これまで高次元の問題に対する探索能力の低下が指摘され,学習問題に一概に適しているとは言えない.本研究では,複素空間における最適化問題の処理を前提に,従来のPSO更新式に複素数による回転演算を導入した新たな最適化手法と,その計算手法を応用した学習アルゴリズムを提案する.そして数値例題をもとに,従来の学習アルゴリズムとの特性の違いを明らかにする.
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