[ポスター講演]PCD法に基づいた畳み込み制約付きボルツマンマシンの学習法の改良

摘要

本研究はニューラルネットワークのモデルの1種である畳み込み制約付きボルツマンマシン（CRBM)を使用した手書き数字認識での学習法の改良を目的とする.より効果的な学習を目指し学習法としてpersistent contrastive divergence法（PCD法）を使用する.PCD法における学習パラメータの最適値はスタンダードな学習法であるcontrastive divergence法（CD法）と同じであるか明らかではない.そこで数値実験によりPCD法のパラメータの最適値を調べ，CD法との差異を考察する.