Particle Swarm Optimizationによるニューラルネットワークの学習に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS17-4

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): A Study of Particle Swarm Optimization for Neural Network Training

著者名: 伊藤 稔(甲南大学),田中 雅博(甲南大学)

著者名(英語): Minoru Itou(Konan University),Masahiro Tanaka(Konan University)

キーワード: 進化的計算手法|ニューラルネットワーク|パーティクルスワームオプティミゼーションパーティクルスワームオプティミゼーション|Evolutionary Computation|Neural Network|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 現在，ニューラルネットワーク（NN）はパターン認識などに利用されている．NNの学習法としてはバックプロパゲーション（BP）法が一般に用いられている．しかし，BP法では初期値に依存した局所解への収束や，収束速度の遅さなどの問題点が指摘されている．これまで，GAなどの進化的探索手法を用いた手法が提案されているが収束速度の点については改善の余地がある．近年，進化的探索手法の分野において新しい探索手法が提案され始めている．中でも，生物の群行動を最適化に応用したParticle Swarm Optimization（PSO）が大きな注目を集めている．PSOはアルゴリズムがシンプルであり収束速度も速いことが示されている．また，多点探索法なため局所解への収束を回避することも可能である．このようなことから，本研究ではPSOをNNの学習に適用し性能の検討を行う．

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