情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

カルバック測度を用いて学習則を統一的に定式化することで、決定論的アナログニューロンと確率論的デジタルニューロンからなるハイブリッド型ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを導いた．特に階層型ニューラルネットワーク構造においてアナログニューロンからデジタルニューロンに信号が入るネットワークの学習アルゴリズムを定式化し、その数理モデルを構築して、XORと逆XOR入出力関係を学習させる混合問題が学習可能であることを確認した。本発表では、さらにその学習過程におけるネットワークの内部構造を解析し、ネットワークのスケーラビリティも含めその学習能力や応用の可能性について報告する。