ディープボルツマンマシンにおける動的なネットワーク構築手法に関する検討

抄録

ディープラーニングは高い学習性能を持つ反面、複雑なネットワークを用いるため学習には膨大な計算時間がかかるという問題を抱えている。また、最適なネットワークの構成を求めることは容易ではなく、その方法論については充分な議論は成されていない。本研究ではディープボルツマンマシンにおいてノードとアークの追加や削除を動的に行うことにより適応的にネットワークを構築する手法を提案し、その影響に関する検討を行った。