ニューロ回帰モデル, リサンプリング, そして診断(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<小特集>情報論的学習理論論文)
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概要
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教師あり学習(Supervised Learning)としてのロジスティック回帰モデルを階層型ニューラルネットワークとの相互補完的な範ちゅうでとらえる.具体的には, ニューロン間のリンク荷重(Connection Weight)を未知パラメータとみなし, 最ゆう法による統計的推測を行う.更に, ブートストラッピングやクロスバリデーションなどのリサンプリング法を援用し, 隠れ(層の)ユニット数の決定, モデル適合度を検定する逸脱度に対する漸近X^2性の検証, 診断としてモデルに不適合な影響観測値や外れ値の検出, 及びモデル適合度の改善を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-01
著者
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