6R-6
勾配型学習法に対する学習データの与え方の影響に関する研究
○阿部俊和，二宮 洋，坂下善彦（湘南工科大）
ニューラルネットワークの学習に対して，勾配法に基づくアルゴリズムが様々提案されている．
その中で，学習データの与え方に関する研究として，オンライン学習法及びバッチ学習法に関する研究がある．
近年，準ニュートン法に対して学習データの与え方を改良することで，オンライン及びバッチ学習法の収束性が大幅に向上することが示された．
本研究では学習データの与え方を改良した勾配型学習法に対して学習データをランダムに与えることで収束に影響がでるか，シミュレーションを用いて検証する