blalgo

機能

ネットワークの学習アルゴリズムと学習パラメータを設定する.

形式

blalgo( "mode", alg, p1 [, p2, p3, p4, p5, p6 ] )

パラメータ

  1. mode : 一括学習,逐次学習の選択 ("S" or "P")

    "S" : 一括学習
    "P" : 逐次学習
  2. alg : 学習アルゴリズム (1 ≤ alg ≤ 6)

    1 : steep 法
    2 : momentum 法
    3 : Vogl 法
    4 : Jacobs 法
    5 : momentum Vogl 係数法
    6 : 落合法
  3. p1 : 学習率 (Scalar)

  4. p2 : 慣性率 (Scalar)

  5. p3 : Vogl & 落合アルゴリズム用学習率増加係数 (Scalar)

  6. p4 : Vogl & 落合アルゴリズム用学習率減少係数 (Scalar)

  7. p5 : Vogl アルゴリズム用閾値 (Scalar)

  8. p6 : 落合アルゴリズム用平滑化微係数 (Scalar)

  9. str : 構造学習法 (0, 1, 2 or 3)

    0 : 構造学習無し
    1 : Weight Decay 法
    2 : 忘却付学習法
    3 : 側抑制学習法
  10. ps : 構造学習用効果率係数 (Scalar)

解説

  1. 学習パラメータ (p1 ∼ p6, str, ps) は,alg により次のように設定する.

    alg p1 p2 p3 p4 p5 p6 str ps
    1 - - - - - - -
    2 - - - -
    3 - - -
    4 - - - -
    5 - - - - - -
    6 -
  2. 入力を略した場合,現在の学習パラメータを表示して入力待ちとなる.

  3. 構造学習法 str を指定し,sp の入力を略した場合,現在の学習パラメータを表示して入力待ちとなる.str 以前を略した場合,構造学習は行われないものと判断され,str, sp は入力待ちにならない.

Last updated: 2005/11/12