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Training Algorithm for Restricted Boltzmann Machines Using Auxiliary Function Approach
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Norihiro, Takamune Hirokazu, Kameoka |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | あらまし 深層学習の重要な一要素として,レイヤーワイズの pre-trainingがある.レイヤーワイズの pre-trainingの 一つとして制約つきBoltzmannマシン (RBM)が有名である.RBMにはBernoulli-Bernoulli型とGaussian-Bernoulli 型があり,従来法の学習アルゴリズムとしてContrastive Divergence法が有名である.本発表ではBernoulli-Bernoulli 型,Gaussian-Bernoulli型の両方の最尤学習アルゴリズムと,最適化規準として新たに最大再構築確率を導入し,そ の学習アルゴリズムに焦点を当て,経験的に高速で安定に収束する補助関数法による新たな更新アルゴリズムの導出 を行う.そして,人工データによる収束性能の比較実験を行い,その挙動に対して議論する. キーワード 深層学習,制約付き Boltzmannマシン,補助関数法,最大再構築確率学習 |
| Starting Page | 161 |
| Ending Page | 168 |
| Page Count | 8 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 114 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.brl.ntt.co.jp/people/kameoka/publications/Takamune2014IBIS11published2.pdf |
| Alternate Webpage(s) | http://www.hil.t.u-tokyo.ac.jp/mklab/publications/Takamune2014IBIS11published2.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |