アンチ正則化法による高速学習
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概要
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ニューラルネット識別器を設計する場合, これまでBP法が用いられてきた。しかしながら, BP法には, 1.局所解が得られる, 2.学習時間が大である, という問題点がある。これらの問題点を解決するため, 最近Raudysはアンチ正則化法を提案した。これは, 通常の正則化法とは異なり, 正則化パラメータに負の値を用いるものである。本論文では, このアンチ正則化法を, 訓練サンプル数が少ないという現実的な状況下で詳しく調べ, その特長を明らかにした。
- 山口大学の論文
著者
-
三谷 芳弘
宇部工業高等専門学校制御情報工学科
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浜本 義彦
山口大学工学部知能情報システム工学
-
浜本 義彦
山口大学大学院消化器・腫瘍外科
-
富田 眞吾
山口大学工学部
-
浜本 義彦
山口大 工
-
浜本 義彦
Department of Computer Science and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Yamaguchi University
-
三谷 芳弘
Graduate Student, Department of Computer Science and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Ya
-
長谷 俊徳
NEC Engineering
-
富田 眞吾
Department of Computer Science and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Yamaguchi University
-
富田 真吾
山口大学工学部知能情報システム工学科
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