複素BFGS法を用いた複素ニューラルネットワークの学習法

摘要

複素ニューラルネットワーク（複素NN）における学習法として，複素バックプロパゲーション学習法（複素BP法）が知られる．複素BP法は，実BP法と比較して学習が速く進むという特性を有する．また，複素BP法はアブイン変換能力を有するとの報告があり，複素NNの学習法として広く用いられる．他方，複素NNの学習法として準Newton法が用いられた事例はほとんどない．本論文では，複素NNの中で広く知られる複素多層パーセプトロンを対象にして，BFGS公式を用いた複素BFGS法並びに複素モデルにおける直線探索法を提案する．また，計算機実験にて複素BP法と複素BFGS法の求解能力並びに計算時間を比較して，複素BFGS法の有効性を示す．