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。
2019-01-26 00:23:09 (JST) in Python 人工知能・機械学習 | 固定リンク | コメント (7) | トラックバック (0)