ブロック構造ニューラルネットワークのネットワーク構造評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-4

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): An Evaluation Index of Network Structure for Block-Based Neural Networks

著者名: 佐藤勇太 (千葉大学),水野 晴規(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Yuta Sato(Chiba University),Haruki Mizuno(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 進化型ハードウェア|ブロック構造ニューラルネットワーク|差分進化法差分進化法|Evolvable Hardware|Block-Based Neural Network|Differential Evolution

要約(日本語): 本稿では，BBNN のネットワーク構造と重みの二段階最適化手法構築の準備として，まず，ネットワーク構造を評価するための指標を検討する。具体的には，まず，与えられたBBNN のネットワーク構造に対し，入力から出力に至るフローの経路数，経路上に存在する重みの数等の特徴量に基づいて，ネットワーク構造評価の指標を定義する。また，そのネットワーク構造のBBNN において，差分進化（Differential Evolution:DE）による重みの学習を行う際の学習成功率，学習成功世代数，出力値と教師値の誤差，すなわち重みの学習の容易性に基づいて，ネットワーク構造を評価する。さらに，ネットワークの特徴量に基づく指標と，DE による学習の容易性に基づく評価の相関を求めることで，ネットワーク構造評価指標の妥当性を検証する。

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