階層型ニューラルネットワークの最小2乗推定量の統計的振舞いについて
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概要
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3層階層型ニューラルネットワークを用いた回帰モデルの統計的性質には今なお明らかになっていない点が残されており,本論文ではそれをパラメータの推定量が従う確率分布を介して解析する.まずパラメータ推定量が従う確率分布が明らかにされていない条件における最小2乗推定量が,従来様々な条件のもとで導かれている確率分布とは異なる分布に従うことを数値的に示す.またその結果に基づき,より簡単化された回帰モデルを対象として理論的に解析を行い,そのパラメータの最小2乗推定量が2重指数分布に従うことを示す.
- 2003-04-01
著者
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学工学部
-
早坂 太一
豊田工業高等専門学校情報工学科
-
臼井 支朗
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
戸田 尚宏
愛知県立大学情報科学部
-
臼井 支朗
名古屋大学工学部電気学科
-
北原 正慈
豊橋技術科学大学情報工学系
-
臼井 支朗
豊橋技科大
-
臼井 支朗
独立行政法人 理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
北原 正慈
豊橋技術科学大学
-
戸田 尚宏
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
早坂 太一
豊橋技術科学大学情報工学系
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
-
戸田 尚宏
愛知県立大学 大学院 情報科学研究科
-
戸田 尚宏
愛知県立大学
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