線形変数変換に不変な自乗値ペナルティ項の構成法(知識処理)
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概要
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オリジナルスケールと変数変換を施した双方のデータで,2つのニューラルネットの学習を行うとき,その学習が不変とは,適用した変数変換に応じてニューラルネット重みを変換すれば,つねに同値なニューラルネットが学習結果として得られることを意味する.ペナルティ付き学習の場合には,ニューラルネット重みだけでなく,ペナルティ変数群の学習に対する不変性も考慮しなければならない.本稿では,これらの問題設定に基づき,線形変数変換に不変な自乗値ペナルティ項の構成法に関する理論的枠組みを提案し,その正当性を証明した.指数が整数に限定されない多項式型法則をニューラルネット学習で発見する問題への適用実験では,データが不要な説明変数を含み,かつ,ある程度のノイズを含む場合でも,提案したペナルティ項を用いれば,線形変数変換に不変となることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-10-15
著者
-
中野 良平
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
斉藤 和巳
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
静岡県大
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