実験概要

先の実験の結果から時系列のサンプリングデータ数によって、 ある程度気温が予測出来る場合と学習が失敗して気温の 予測が全く出来ない場合があることが分かった。 その原因がネットワークの規模にあるのではないかと考え、 これを変化させたときの学習後の予測結果について検証する。

結合荷重の初期値、学習係数$\eta$、安定化係数$\alpha$は先の実験と同様の 値で固定した。 特定の教師信号のときにだけ、実験結果が変化する場合も考えられるので 1月と2月の2通りについて実験を行う。 ネットワークの規模が小さくてもある程度の予測が出来た 最大のサンプリングデータ数であるサンプリングデータ数が3の場合について、 ネットワークの規模を決定する内部記憶層と中間層の素子数を、

1. 内部記憶層のみ変化させる
2. 中間層のみ変化させる
3. 内部記憶層と中間層を同時に変化させる

という3パターンについて実験を行った。 更に先の実験で学習が失敗したサンプリングデータ数が4の場合についても、 内部記憶層と中間層の素子数を同時に変化させた場合について実験を行った。