機械学習の練習のため競争的な学習の実験をしてみた

単純な2入力2出力(入出力いずれもアナログ値)の関数の学習を3層のニューラルネットワークで行う。ただし、別の初期値を持つ同じモデル二つについて、学習の際は、正解の出力がわからないが、その二つのモデルのうちどちらがより正解に近いか、すなわち、その「勝者」がどちらかだけはわかるという設定とする。

Ptyhon を用いた実験により、初期値の与え方が普通とちょっと違うのもになったが、そのような設定でもちゃんと学習が進むことが確かめられた。

なお、それを便宜的に「競争的な学習」と私は呼んでいるが、Wikipedia にある "Competitive Learning" (競合学習) とは別物のはずである。

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