[3Rin4-21] 地震波処理手法を応用した学習済ニューラルネットワークの簡略化
キーワード:ニューラルネットワーク、リダクション、機械学習
本研究においては,地震動波形から不要なノイズを除去する手法を用いて学習済ニューラルネットワークの簡略化を試み,その適用性を検討することを目的とする。
ノイズ除去手法は,偏微分マトリクスの特異値分解から特異値の小さなモードを抽出し,そのモードに対応する入力ベクトルを漸減させる処理を反復的に行う手法とする。これにより,学習済ニューラルネットワークの誤差を変化させずに,ニューラルネットワークの簡略化が可能となる。この手法を例題とする既存の学習済ニューラルネットワークに適用し,簡略化の程度および精度について検証を行った。その結果,当該手法を用いることで,入出力の誤差を変化させずに,ニューラルネットワークの簡略化が可能になることが確認できた。
ノイズ除去手法は,偏微分マトリクスの特異値分解から特異値の小さなモードを抽出し,そのモードに対応する入力ベクトルを漸減させる処理を反復的に行う手法とする。これにより,学習済ニューラルネットワークの誤差を変化させずに,ニューラルネットワークの簡略化が可能となる。この手法を例題とする既存の学習済ニューラルネットワークに適用し,簡略化の程度および精度について検証を行った。その結果,当該手法を用いることで,入出力の誤差を変化させずに,ニューラルネットワークの簡略化が可能になることが確認できた。
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