著者

柿崎 淳一 秋葉 巴也

雑誌

情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ(ARC)

巻号頁・発行日

vol.1992, no.97(1992-ARC-097), pp.81-88, 1992-12-03

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多層パーセプトロン型ネットワークの学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法が強力であるが、この方法で学習させた時、ネットワークがコスト関数の局所的極小点に陥る可能性があるので最適解にたどり着けるという保証はない。更に、最適解が必ずしも厳密解を与えるとは限らない。他方、3層パーセプトロンは、コンパクトなサポートを持つ任意の連続関数を任意の精度で表現できることが船橋によって証明されている。この論文では、船橋の定理をコンパクト領域で定義された2回微分可能な関数に応用し、決められた誤差の範囲で、3層ネットワークにより関数を表現するのにどれ程の隠れ層のユニット数が要求されるかについて研究する。