著者

小嶋 徹也

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

巻号頁・発行日

vol.97, no.623, pp.31-38, 1998-03-19

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ボルツマンマシンの学習アルゴリズムは, 外界から与えられた確率分布を自らの平衡確率分布で近似するものであり, 統計学的には最尤推定量を勾配法により求めるプロセスと解釈できる.しかしその一方で, 莫大な計算時間を要するという問題点も抱えている.一方, フィッシャー情報行列をこの学習アルゴリズムに導入すると, 学習の収束が直線的になることが情報幾何学的考察などにより保証されている.本研究では, フィッシャー情報行列, およびその対角成分のみを用いた行列をボルツマンマシンの学習に導入し, 数値実験により, 計算時間や学習性能などの特性を分析した.また, これらのアルゴリズムを連想記憶モデルの学習過程に導入し, その効果を調べた.