階層型ニューラルネットワークの学習誤差の統計的振舞いについて(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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特性関数にシグモイド関数を用いた階層型ニューラルネットワークは,その統計的性質に未知の部分を残している.本研究では,その学習誤差について理論的及び数値的側面から特性関数に離散ステップ関数を用いたネットワークと比較した.その際,両者の中間的な性質をもちシグモイド関数の極限ととらえられる特性関数としてランプ関数付きステップ関数を考え,統計的性質の上で類似性が見られることを示唆した.また,そのランプ関数付きステップ関数と離散ステップ関数でも学習誤差の上で大きな差異がないことを示すことで,中間層のユニット数が1の場合についてシグモイド関数と離散ステップ関数それぞれを用いた階層型ニューラルネットワークが互いに類似した性質をもつとともに,従来の線形モデルとは異なった性質をもつという結果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-05-01
著者
-
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
-
臼井 支朗
理研脳科学総合研究センター
-
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
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学 : 理研・脳科学総合研究センター
-
北原 正慈
豊橋技術科学大学
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
-
臼井 支朗
理化学研究所
-
早坂 太一
豊田工業高等専門学校
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