On the Statistical Properties of Least Squares Estimators of Layered Neural Networks
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概要
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We discuss about statistical properties of 3-layered neural networks (3-LNN) in regression analysis through the behavior of their parameter estimators. Our numerical analyses with a sigmoidal basis function showed that the asymptotic distribution of those estimators, in some cases, neither followed a Gaussian distribution nor a limiting mixed Gaussian distribution. Moreover, we treated with a regression model using a Heaviside basis function and showed that the conditional probability distribution for the estimator of the coefficient converged asymptotically to a double exponential distribution. These facts clearly suggest that the regression model using 3-LNN has a totally different property from traditional ones.
- 2003-04-01
著者
-
戸田 尚宏
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
Usui Shiro
Deparment Of Information And Computer Sciences Toyohashi University Of Technology
-
KITAHARA Masashi
Department of Information and Computer Sciences,Toyohashi University of Technology
-
HAYASAKA Taichi
Department of Information and Computer Sciences,Toyohashi University of Technology
-
TODA Naohiro
Faculty of Information Science and Technology,Aichi Prefectural University
-
Hayasaka Taichi
Department Of Information And Computer Sciences Toyohashi University Of Technology
-
Kitahara Masashi
Department Of Information And Computer Sciences Toyohashi University Of Technology
-
USUI Shiro
Department of Information and Computer Sciences,Toyohashi University of Technology
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