階層形ニューラルネットワークにおける学習データ選択法
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概要
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パターン分類問題に誤差逆伝播法(BP)を用いた場合、適切な学習データと、適切なネットワークを用いて学習することにより、学習に用いたパターンに共通する特徴や規則を自動的に抽出することが期待できる.このように、BP法は分類規則を与えることなしに、例題に基づいた分類を行なうことが出来る.このとき問題となるのは、適切な学習データの選択、つまり、学習データのサンプルの仕方と、サンプルの数、そして最適なネットワークの選択、すなわち各層のユニットの数と活性化関数の選択である。本稿では、学習データの選択法について提案し、さらに学習のある段階で提案方法によって学習データを減らすことにより、学習に要する計算量を減らすことが出来ることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-20
著者
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