著者

田中 研太郎 杉原 正顯 須田 礼二

雑誌

情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.49(2001-HPC-086), pp.13-17, 2001-05-25

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ニューラルネットの学習において、学習の停滞期(プラトー)が起きて、なかなか学習が進まないことがある。そのプラトーを避け、もっと速く学習する方法として、自然勾配学習法が甘利らによって考えられた。本論文では、この自然勾配学習法がうまくいかない場合があることを示し、その解決策として、普通の勾配学習法と自然勾配学習法を組み合わせることを提案し、数値実験で有効性を示す。