多層パーセプトロンにおける内部情報最適化アルゴリズムと汎化能力の解析
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概要
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多層パーセプトロンの学習アルゴリズムとしてバックプロパゲーション(BP)アルゴリズムが知られている。このアルゴリズムをパターン分類問題に適用した場合、学習が収束しても汎化能力は必ずしも最大にならない。本論文では、BPアルゴリズムの作成した超平面を内部情報に基づいて移動させ汎化能力を向上させるアルゴリズムを提案し、基本的性質について解析を行う。更にこのアルゴリズムを多層パーセプトロンに拡張し、計算機シミュレーションにより汎化能力を検証する。本手法は訓練データが疎な場合に有効である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-05-01
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