非ベイズ的付加項を用いた多層パーセプトロンの学習
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概要
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本論文では, ベイズ推定の枠組みを用いることなく, 正則化項に類似した付加項をもつ学習アルゴリズムの導出を試みる.ある条件のもとで導出されたアルゴリズムは, 正則化パラメータに相当する部分が正定数とはならないという点で通常の正則化項付き学習アルゴリズムと異なる.また, 特別な場合には付加項の意味付けに関する結果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-25
著者
-
内田 真人
九州工業大学ネットワークデザイン研究センター
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
塩谷 浩之
北海道大学大学院工学研究科
-
内田 真人
北海道大学大学院工学研究科
-
伊達 惇
北海道大学
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
伊達 惇
北海道大学工学部
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