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ニューラルネットワークにおける学習

学習はネットワークが望ましい出力をするように その構造を変化させることである.

その方法は各時間における音の情報と教師信号を 時間の順序に沿ってネットワークに与え, バックプロパゲーションの式に基づいて結合荷重を変化させる. 今回の学習では式( 4.13 )における tex2html_wrap_inline1343tex2html_wrap_inline1399 の値は それぞれ 0.5 , 0.005 に統一した. ネットワークに入力値を与えて計算を行ない, 出力値とそれに対応する教師信号との誤差が 間違った量子化を行なわない程度に小さくなるまでこれを繰り返す. 学習が全く成功しない場合もあるので, 学習回数が100万回以上になったら学習失敗として終了させる.



Toshinori DEGUCHI
2003年 4月11日 金曜日 11時42分54秒 JST