フィードフォワード型層状確率ニューラルネットワークにおける相関の強いパターンの非対称確率分布の学習とスケーラビリティ
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概要
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フィードフォワード型層状確率ニューラルネットワークにおける相対エントロピー(カルバック測度)をエラー測度として最急降下法によって導かれた学習則は, 出力パターンの間に強い相関が存在するような非対称な条件付確率分布の学習が可能であり, さらに余剰なニューロンの追加に対する優れたスケーラビリティを持つことを数値実験で示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-19
著者
-
藤木 澄義
東北文化学園大学
-
藤間 昌一
東北文化学園大学
-
佐々木 龍太郎
東北大学電気通信研究所
-
藤間 昌一
茨城大学理学部数理科学領域
-
佐々木 龍太郎
仙台電波工業高等専門学校
-
藤木 なほみ
仙台電波工業高等専門学校
-
小島 佳宏
東北文化学園大学
-
藤木 澄義
東北文化学園大学化学技術学部コンピュータサイエンス学科
-
藤木 ほなみ
仙台高等専門学校
-
藤木 なほみ
仙台電波工業高等専門学校 情報通信工学科
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